STATISTIK-FORUM.de

[Mafalda]

Ich habe im Zuge meiner Bachelorarbeit eine Fragebogenerhebung durchgeführt (N=550, 470 Studenten, 80 Schüler). Grob gesagt untersuche ich den Zusammenhang zwischen Hörspielkonsum und politischer Einstellung.

Erfasst habe ich hierzu die Häufigkeit des Hörkonsums bestimmter Hörspiele als intervallskalierte Variable (5-stufig) und politische Einstellungen (7-stufiges semantisches Differential). Zusätzlich habe ich die Anzahl an Hörspielkassetten auf Absolutskala erfasst.


Bisherige Auswertungsüberlegungen:

- Korrelation zwischen Hörkonsum (nur Studenten) und politischer Einstellung

- Aufgrund der Diskrepanz zwischen der Anzahl Schüler und Studenten wurde mir geraten die Schüler als explorative Zusatzstudie für eine Regressionsanalyse zu verwenden. Mir ist nicht klar, warum keine Regressionsanalyse über alle 550 Teilnehmer, wenn es sich doch "nur" um eine explorative Analyse handelt? Ich würde eine multiple Regression mit Anzahl Hörkassetten und Häufigkeit Hörkonsum als unabhängige Variablen und politische Einstellung als abhängige Variable rechnen. Hat jemand Einwände? Bei Einstellungen hinsichtlich 4 unterschiedlicher Themenbereiche, die ich untersucht habe, wären das 4 separate Regressionsberechnungen?

- um politische Einstellung von Teilnehmern ganz ohne Hörspielkonsum (ca. 60) mit politischen Einstellungen der Teilnehmer mit Hörspielkonsum (ca. 400) zu vergleichen, ist kein T-Test möglich, richtig?

- 2-faktorielle-Anova (1. Faktor Hörkonsum (5 Stufen), 2. Faktor politische Einstellung (7 Stufen))?

....Über jeden hilfsbereiten Kommentar bin ich überaus dankbar!!

[PonderStibbons]

Grob gesagt untersuche ich den Zusammenhang zwischen Hörspielkonsum und politischer Einstellung.

Etwas spezifischer geschildert könnte eventuell hilfreich sein.

- Aufgrund der Diskrepanz zwischen der Anzahl Schüler und Studenten wurde mir geraten die Schüler als explorative Zusatzstudie für eine Regressionsanalyse zu verwenden.

Hat es eine besondere Bewandnis mit der Trennung in die Gruppen Schüler versus Studenten,
gibt es theoretische Überlegungen, eine Fragestellung, Hypothesen dazu?

- um politische Einstellung von Teilnehmern ganz ohne Hörspielkonsum (ca. 60) mit politischen Einstellungen der Teilnehmer mit Hörspielkonsum (ca. 400) zu vergleichen, ist kein T-Test möglich, richtig?

Du hast nicht beschrieben, warum das so sein sollte. Besonderheiten in den Daten?

- 2-faktorielle-Anova (1. Faktor Hörkonsum (5 Stufen), 2. Faktor politische Einstellung (7 Stufen))?

Ich dachte, Du behandelst Deine ordinalen Items als intervallskaliert?
Und wie lautet die AV hierbei?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Mafalda]

Grob gesagt untersuche ich den Zusammenhang zwischen Hörspielkonsum und politischer Einstellung.

Etwas spezifischer geschildert könnte eventuell hilfreich sein.

Ok, meine Hypothese lautet: der Hörspielkonsum zweier Hörspiele steht in negativem Zusammenhang mit der Einstellung zu 3 bestimmten Themenbereichen und in positivem Zusammenhag zu einem Themenbereich.

Aufgrund der Diskrepanz zwischen der Anzahl Schüler und Studenten wurde mir geraten die Schüler als explorative Zusatzstudie für eine Regressionsanalyse zu verwenden.

Hat es eine besondere Bewandnis mit der Trennung in die Gruppen Schüler versus Studenten,
gibt es theoretische Überlegungen, eine Fragestellung, Hypothesen dazu?

Der Grund, weshalb ich Studenten und Schüler nicht als eine Stichprobe behandle, ist zum Einen der potentiell unterschiedliche soziodempgraphische Hintergrund. Zum Anderen ist die Schüler-Stichprobe aufrgrund ihrer Zusammensetzung aus 60 kaufmännischen Berufsschülern und 20 Gymnasiasten nicht besonders repräsentativ. Die 470 Studenten hingegen stammen aus 13 unterschiedlichen Fachrichtungen.

- um politische Einstellung von Teilnehmern ganz ohne Hörspielkonsum (ca. 60) mit politischen Einstellungen der Teilnehmer mit Hörspielkonsum (ca. 400) zu vergleichen, ist kein T-Test möglich, richtig?

Du hast nicht beschrieben, warum das so sein sollte. Besonderheiten in den Daten?

Hier bin ich einfach wegen der unterschiedlich großen Gruppen davon ausgegangen, dass ein T-Test nicht anwendbar ist.

- 2-faktorielle-Anova (1. Faktor Hörkonsum (5 Stufen), 2. Faktor politische Einstellung (7 Stufen))?

Ich dachte, Du behandelst Deine ordinalen Items als intervallskaliert?
Und wie lautet die AV hierbei?

Das war mein Fehler. Ich hatte hier eine einfaktorielle Anova mit der UV Hörkonsum mit 5 Stufen und der AV Politische Einstellung im Kopf. Wäre das möglich?

Vielen Dank.....!!

[PonderStibbons]

Ok, meine Hypothese lautet: der Hörspielkonsum zweier Hörspiele steht in negativem Zusammenhang mit der Einstellung zu 3 bestimmten Themenbereichen und in positivem Zusammenhag zu einem Themenbereich.

Ja, das war soweit klar. Ich dachte an ein paar Sätze zur Thematik, zum Hintergrund.
So werden solche Probleme wie mit der Schüler/Studenten Unterscheidung oder
explorative versus konfirmatorische Studie leichter zu verstehen.

Der Grund, weshalb ich Studenten und Schüler nicht als eine Stichprobe behandle, ist zum Einen der potentiell unterschiedliche soziodempgraphische Hintergrund. Zum Anderen ist die Schüler-Stichprobe aufrgrund ihrer Zusammensetzung aus 60 kaufmännischen Berufsschülern und 20 Gymnasiasten nicht besonders repräsentativ. Die 470 Studenten hingegen stammen aus 13 unterschiedlichen Fachrichtungen.

Jetzt ist aber unklar, wieso a) die Studie nur Schüler und Studenten einschließt und vor allem
b) warum überhaupt Schüler zusätzlich zu Studenten rekrutiert wurden. Der zitierte Ratschlag
scheint darauf hinauszulaufen, es auf Studierende zu zu beschränken und die Analyse der
Schüler/innen eher en passant durchzuführen (bevor man die Daten ganz wegschmeißt).
Klingt zumindest wie eine Erleichterung hinsichtlich der Analyse (kein Einbezug eines Gruppenfaktors
und Gruppe * Prädiktor-Interaktionen erforderlich) und einer enfacheren Interpretation/Diskussion
der Ergebnisse der Hauptstudie.

Hier bin ich einfach wegen der unterschiedlich großen Gruppen davon ausgegangen, dass ein T-Test nicht anwendbar ist.

Nein, ungleiche Stichprobenstärken sind kein Problem per se.

Ich hatte hier eine einfaktorielle Anova mit der UV Hörkonsum mit 5 Stufen und der AV Politische Einstellung im Kopf. Wäre das möglich?

Politische Einstellung hätte ich eigentlich eher kategorial/qualitativ erwartet
oder aus mehreren Variablen zusammengesetzt, nicht nur als 1 Variable. Aber
davon ab, war Hörkonsum nicht mindestens ordinal? Dann könnte man eine
Rangkorrelation rechnen.

Mit freundlichen Grüßen

P

[Mafalda]

Ja, das war soweit klar. Ich dachte an ein paar Sätze zur Thematik, zum Hintergrund.
So werden solche Probleme wie mit der Schüler/Studenten Unterscheidung oder
explorative versus konfirmatorische Studie leichter zu verstehen.

Ich wollte nur einfach niemanden mit Details "langweilen"
Da ich politische Einstellungen als angenommenes Ergebnis politischer Sozialisationsprozesse messe, sollte meine Stichprobe aus jungen wahlberechtigten Teilnehmern bestehen. Ich wollte an möglichst vielen unterschiedlichen Schulen erheben um möglichst repräsentative Daten zu haben. An Schulen bekommt man aber leider nur sehr schwer eine Erlaubnis für Erhebungen. Leider habe ich nur an zwei Schulen erheben dürfen. Daher musste ich letztendlich auf Studenten zurückgreifen.

Jetzt ist aber unklar, wieso a) die Studie nur Schüler und Studenten einschließt und vor allem
b) warum überhaupt Schüler zusätzlich zu Studenten rekrutiert wurden. Der zitierte Ratschlag
scheint darauf hinauszulaufen, es auf Studierende zu zu beschränken und die Analyse der
Schüler/innen eher en passant durchzuführen (bevor man die Daten ganz wegschmeißt).
Klingt zumindest wie eine Erleichterung hinsichtlich der Analyse (kein Einbezug eines Gruppenfaktors
und Gruppe * Prädiktor-Interaktionen erforderlich) und einer enfacheren Interpretation/Diskussion
der Ergebnisse der Hauptstudie.

Genau, um die Schüler-Daten nicht "wegwerfen" zu müssen, wurde mir vorgeschlagen, daraus eine Regressionsanalyse als explorative Zusatzstudie zu machen, während die Hauptstudie aus den Studenten-Daten besteht. Zur Überprüfung meiner Hypothese sollte ich nur Korrelationen berechnen. Wäre es nicht sinnvoller die Regressionsanalyse auf die Studenten anzuwenden um damit auch meine Hypothese zu überprüfen?

Nein, ungleiche Stichprobenstärken sind kein Problem per se.

Also wäre es sinnvoll den T-Test durchzuführen, um politische Einstellung von Teilnehmern ganz ohne Hörspielkonsum (ca. 60) mit politischen Einstellungen der Teilnehmer mit Hörspielkonsum (ca. 400) zu vergleichen? Oder vergleicht man dann eher die Teilnehmer mit Hörspielkonsum mit der gesamten Stichprobe?

Politische Einstellung hätte ich eigentlich eher kategorial/qualitativ erwartet
oder aus mehreren Variablen zusammengesetzt, nicht nur als 1 Variable. Aber
davon ab, war Hörkonsum nicht mindestens ordinal? Dann könnte man eine
Rangkorrelation rechnen.

Genau genommen wird die Einstellung zu 4 politisch relevante Themenbereiche erfasst.
Jeder Themenbereich wird mit 3 semantischen Differnetial-Items erfasst. Durch Bildung der Mittelwerte über die drei Items entstehen die jeweiligen Variablen Einstellung zu....(den jeweiligen vier Themenbereichen)
Hörkonsum wird auf 5stufiger Likertskala gemessen.

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Zur Überprüfung meiner Hypothese sollte ich nur Korrelationen berechnen. Wäre es nicht sinnvoller die Regressionsanalyse auf die Studenten anzuwenden um damit auch meine Hypothese zu überprüfen?

Normalerweise würde ich eine lineare Regression vorziehen, da man diese
um weitere Variablen erweitern kann.

Also wäre es sinnvoll den T-Test durchzuführen, um politische Einstellung von Teilnehmern ganz ohne Hörspielkonsum (ca. 60) mit politischen Einstellungen der Teilnehmer mit Hörspielkonsum (ca. 400) zu vergleichen? Oder vergleicht man dann eher die Teilnehmer mit Hörspielkonsum mit der gesamten Stichprobe?

Wie ist das zu verstehen, Du willst die 400 weitgehend mit sich selber (Gesamtgruppe = 400 + 60) vergleichen?

Mit freundlichen Grüßen

P.