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[DocX]

Hallo,

irgendwie habe ich grad nen Knoten im Hirn, weshalb ich mal um eure Hilfe bitten wollte.

In meiner Pre-Post-Untersuchung haben Kunden ihre Berater hinsichtlicher ihrer sozialen Kompetenz bewertet (also Sozialkompetenz des Beraters). Und zwar einmal vor und einmal nach einer Intervention. Ich möchte untersuchen, ob die Berater nach der Intervention eine höhere Sozialkompetenz aufweisen.
Nun ist es aber so, dass nicht jeder Berater im Erhebungszeitraum gleichviele Kunden hatten und somit die Anzahl der Kunden, die einen Berater eingeschätzt haben, schwankt.
Zunächst habe ich gedacht, ich kann einen t-Test für verbundene Stichproben nehmen, bin mir jetzt aber nicht mehr sicher - denn was gleich ist, sind die eingeschätzten Berater. Aber nicht die Kunden, die die Fragebögen ausgefüllt haben. Der t-Test für abhängige Stichproben bezieht sich ja auf die selben Messobjekte - oder nicht? Wenn ja, dann müsste der doch passen, da es ja die selben Berater (=Messobjekte) sind?

Außerdem stellt sich für mich die Frage, ob ich die Daten dann nicht auf Beraterniveau aggregieren müsste, so dass ich für jeden Berater einen Pre und einen Post-Wert erhalte. Sonst würden ja Berater, die von mehreren Personen bewertet wurden stärker ins Gewicht fallen, oder?

Über eure Tipps und Einschätzungen würde ich mich sehr freuen!
DocX

[PonderStibbons]

Zunächst habe ich gedacht, ich kann einen t-Test für verbundene Stichproben nehmen,

Ja.

Außerdem stellt sich für mich die Frage, ob ich die Daten dann nicht auf Beraterniveau aggregieren müsste

Ja.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[DocX]

Super, danke schön!

Noch eine kleine Nachfrage
Und wie mache ich das am besten in SPSS? Über die Funktion "aggregieren" unter Daten kann ich nur Variablen zusammenfassen. Ich muss ja aber eigentlich Fälle zusammenfassen.
Reicht es pro Item den Mittelwert zu bilden über alle Kunden, die den Berater eingeschätzt haben? Wenn ja, wie ist da der Weg im Menü?

Danke schon mal.
DocX

[strukturmarionette]

Hi,

SPSS produziert über dieses Procedere (ohne was an der Grundvoreinstellung zu ändern) schon die gewünschte Aggregation.

Diese Aggregationen führen aber meist zu Fehlschlüssen.

Du könntest mal recherchieren, ab wievielen Gruppen und Probanden insgesamt ein HLM-Modell infrage käme und welche Vorteile damit verbunden wären.

Gruß
S.