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[Gustav02]

Guten Abend zusammen,
momentan führe ich eine Umfrage zu Digital Leadership durch.
Hierfür habe ich zunächst Experteninterviews geführt und mit den Ergebnissen eine Online-Umfrage erstellt, die aktuell noch läuft.
Ich bin gerade dabei, die Hypothesen zu prüfen bzw. aufzustellen.

Eine Zusammenhangshypothese lautet dabei:
"Je größer das Unternehmen ist, desto häufiger werden die Ansätze des VOPA+ Modells von den Führungskräften umgesetzt"

Mein Problem:
Das VOPA+ Modell ist also meine AV und umfasst 21 Items meines Fragebogens.
Die meisten dieser Items sind intervall-, aber 4 Items sind nominalskaliert. Die UV ist ordinalskaliert.
Für die metrisch skalierten Items könnte ich eine multiple lineare Regression durchführen, aber für die nominalskalierten wäre es die multinominale logistische Regression.

Meine Frage:
ist es sinnvoll, um eine Hypothese zu untersuchen, die Items in verschiedene Tests aufzuteilen?
Gibt es eine Möglichkeit die Tests zu kombinieren oder die Ergebnisse miteinander zu vergleichen?

Ich hätte natürlich auch die Möglichkeit, die Hypothese entsprechend zu verändern.
Meine unabhängige Stichprobe wird sich auf ca. n=220 belaufen. Ich gehe von einer Normalverteilung aus.

Vielen Dank im Voraus für eure Hilfe und einen schönen Abend noch!
Liebe Grüße
Gustav

[PonderStibbons]

Je größer das Unternehmen ist, desto häufiger werden die Ansätze des VOPA+ Modells von den Führungskräften umgesetzt"

Mein Problem:
Das VOPA+ Modell ist also meine AV und umfasst 21 Items meines Fragebogens.
Die meisten dieser Items sind intervall-, aber 4 Items sind nominalskaliert. Die UV ist ordinalskaliert.

Einzelne Items die zweifelsfrei intervallskaliert sind? Das ist rar.

Es wäre schön, wenn Du aus dem Fragebogen einen quantitatativen Wert für "Umsetzungsgrad"
gewinnen könntes, also z.B. Zahl umgesetzter Maßnahmen oder ein ordinales Maß der Art "nicht - kaum -
merklich - sehr - volllständig umgesetzt" oder ähnliches. Wenn der Fragebogen nicht selbstgestrickt
ist, gibt es womöglich ein Anweisung oder Vorbilder dafür.

Für die metrisch skalierten Items könnte ich eine multiple lineare Regression durchführen, aber für die nominalskalierten wäre es die multinominale logistische Regression.

21 Regressionen? Möchtest Du denn die Items alle separat betrachten? Dann wäre mein
obiger Hinweis für einen Gesamtwert obsolet.

Meine Frage:
ist es sinnvoll, um eine Hypothese zu untersuchen, die Items in verschiedene Tests aufzuteilen?
Gibt es eine Möglichkeit die Tests zu kombinieren oder die Ergebnisse miteinander zu vergleichen?

Das kann man schelcht beurteilen, theoretischer Hintergrund und konkrete Fragestellungen wurden
nicht erläutert.

Ich gehe von einer Normalverteilung aus.

Normalverteilung von was? Und wieso wäre das relevant und erwähnenswert?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons