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[burcu]

Hallo,

ich wäre euch SEHR dankbar, wenn ihr mir bei folgendem Problem behilflich sein könntet:

Ich habe im Anschluss an eine (Auswahlbasierte) Conjoint Analyse (die ich nicht komplett auswerten muss) für 3 Merkmale mit jeweils 4 Eigenschaftsausprägungen für JEDE Eigenschaftsausprägung als SEPARATE VARIABLE die relative Auswahlhäufigkeit vorliegen.

Also insgesamt 12 Variable (Relative Auswahlhäufigkeit Farbe 1, ...Relative Auswahlhäufigkeit Farbe 4, Relative Auswahlhäufigkeit Modell 1, ....Relative Auswahlhäufigkeit Modell 4, Relative Auswahlhäufigkeit Name 1, ....Relative Auswahlhäufigkeit Name 4).

[Wichtig ist vielleicht auch, dass die Summe der relativen Auswahlhäufigkeiten PRO Eigenschaft bei einem Probanden nicht 100% ergeben.]


Wie kann ich jetzt

A) zeigen, dass sich die relativen Auswahlhäufigkeiten zwischen den 4 Ausprägungen eines Merkmals (also zwischen 4 Variablen) signifikant IN EINER Stichprobe unterscheiden?

und

B) zeigen, dass sich die relativen Auswahlhäufigkeiten zwischen den 4 Ausprägungen eines Merkmals (also zwischen 4 Variablen) signifikant ZWISCHEN ZWEI UNABHÄNGIGEN GRUPPEN unterscheiden?



Ist das im zweiten Fall (B) nicht ein ganz normaler Mittelwertvergleich mittels t-Test (bzw. bei nicht vorhandener Normalverteilung Mann-Whitny-U-Test) und sage z.B. einfach "Die relative Auswahlhäufigkeit bei Farbe 1 unterscheidet sich zwischen Gruppe 1 und Gruppe 2 signifikant/nicht signifikant voneinander."

Und in dem Fall (A) einfach t-Test bei einer Stichprobe?


....Beziehunsgweise: Eigentlich steht in dem Buch etwas von Within Att. Chi Square und der Ausdruck sieht wie folgt aus:

Farbe 1: 0,372
Farbe 2: 0,314
Farbe 3: 0,087
Within Att. Chi Square 281.801
D.F. 2
Significance p< .01

Ich habe allerdings die Befürchtung, dass dies mit einer anderen Software für Auswahlbasierte Conjoint Analysen erstellt wurde und bei SPSS nicht möglich ist, da wie gesagt, die Auswahlhäufigkeiten bei mir nur als separate Variablen vorliegen.

Ich wäre euch UNENDLICH DANKBAR, wenn ihr mir antworten würdet!

DANKE!