STATISTIK-FORUM.de

[seerose]

Hallo zusammen,

ich bin gerade mit meiner Bachelorarbeit über Wissensaustausch auf Facebook beschäftigt und habe leider ein kleines Problem bei der Auswertung.

Unter anderem habe ich die Nutzungshäufigkeiten von sowohl hochschuleigenen Facebookgruppen als auch studiengangseigenen Facebookgruppen erhoben. Es liegt Intervallskalenniveau vor.

Nun muss ich berechnen, ob sich die Nutzungshäufigkeiten in den beiden Gruppenarten signifikant voneinander unterscheiden. Ist dies nicht der Fall, so kann ich später die Auswertung der Nutzungshäufigkeiten in den Gruppenarten zusammenfassen.
Das Problem dabei ist, dass natürlich nicht alle Probanden, die einer hochschuleigenen Gruppe angehören, auch einer studiengangseigenen angehören und umgekehrt - sprich: die Stichprobengrößen unterscheiden sich.

Spontan hätte ich auf einen t-Test zurückgegriffen, allerdings bin ich nun verunsichert, welche Art der Stichprobe (abhängig, unabhängig) nun vorliegt und welchen Test ich passenderweise berechnen muss.

Ich würde mich wirklich sehr freuen, wenn mir jemand weiterhelfen könnte, da ich leider nicht die größte Statistikleuchte bin und schon langsam etwas verzweifle.

Liebe Grüße!

[PonderStibbons]

ich bin gerade mit meiner Bachelorarbeit über Wissensaustausch auf Facebook beschäftigt und habe leider ein kleines Problem bei der Auswertung.

Wenn es ein kleines Problem ist, dann ist es aber kein Notfall?

Unter anderem habe ich die Nutzungshäufigkeiten von sowohl hochschuleigenen Facebookgruppen als auch studiengangseigenen Facebookgruppen erhoben.

Was heißt das konkret? Was wurde bei wem auf welche Weise erhoben?
Und wie groß ist die Stichprobe?

Nun muss ich berechnen, ob sich die Nutzungshäufigkeiten in den beiden Gruppenarten signifikant voneinander unterscheiden.

Was bedeutet das mit den Gruppenarten? Sind das Substichproben?
Ob man Substichproben zusammenfassen kann, hängt nicht unbedingt
von irgendwelchen Signifikanztests ab.

Vielleicht beschreibst Du erstmal Thema, Fragestellung und (siehe
oben) die wesentlichen Merkmale Deines Untersuchungsdesigns, dann
das Problem, dann wird es vermutlich verständlicher.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Das Problem dabei ist, dass natürlich nicht alle Probanden, die einer hochschuleigenen Gruppe angehören, auch einer studiengangseigenen angehören und umgekehrt - sprich: die Stichprobengrößen unterscheiden sich.

[...] allerdings bin ich nun verunsichert, welche Art der Stichprobe (abhängig, unabhängig) nun vorliegt und welchen Test ich passenderweise berechnen muss.

Hallo seerose,

zunächst will ich PonderStibbons zustimmen, dass Du genau erklären solltest, was Du erhoben hast und wie die Daten vorliegen. Gerade wenn Du einen Notfall siehst ist Gründlichkeit besonders wichtig. Momentan ist unklar, ob Du Zeitreihen mit Zähldaten, Zähldaten pro Student oder Anteilder Gruppennutzung in Stunden pro 24 Stunden erhoben hast. Alles das ist möglich, alles das erfordert völlig unterschiedliches Vorgehen.

Dein Problem mit abhängiger und unabhängiger Stichprobe könnte sich zu einem erheblichen Problem auswachsen. Daher solltest Du bei der Schilderung Deines Vorgehen besonders gründlich und detailliert beschreiben, wie es zu Deinen Daten gekommen ist und wie die "Teilnehmer" ausgesucht wurden und warum Du von einigen die Nutzung in der einen Gruppenart kennst und von der anderen Gruppenart nicht. Bedeutet Nicht-Zugehörigkeit zu einer Gruppe, dass dort 0 Aktivität war oder dass die Aktivität dort unbekannt ist?

LG,
Bernhard

[seerose]

Vielen lieben Dank für Eure schnellen Antworten!

Bitte entschuldigt meine Ungenauigkeit - ich werde nun versuchen, alles so genau wie möglich zu beschreiben

Wie bereits angedeutet, geht es in meiner Studie um Wissensaustausch auf Facebook. Dabei beschränke ich mich allerdings auf Facebookgruppen. Für die Erhebung habe ich den Link zu meiner Befragung über Facebookgruppen deutscher Hochschulen verbreitet.

Die eigentliche Studie besteht darin, dass ich untersuche, wie die Nutzung solcher Facebookgruppen mit verschiedenen Persönlichkeitsfaktoren zusammenhängt. Es handelt sich also um eine korrelative Studie. Für die Hypothesenprüfung erhebe ich die Persönlichkeitsfaktoren, Einstellung gegenüber Wissensaustausch und die konkrete Nutzung von Facebookgruppen zum Wissensaustausch.

Zu Anfang der Befragung habe ich erhoben, ob die Probanden Mitglieder einer hochschul- und/oder studiengangseigenen Facebookgruppe sind. Entsprechend der Beantwortung dieser Filterfrage wurde der restliche Verlauf des Fragebogens angepasst. Mitglieder beider Gruppenarten bekamen den gesamten Fragebogen präsentiert, Mitglieder hochschuleigener Gruppen wurden auch nur zu ihrem Nutzungsverhalten in hochschuleigenen Gruppen befragt und so weiter. So erklären sich hoffentlich auch die verschiedenen Stichprobengrößen. Die Gesamtstichprobe umfasst 498 Probanden.
Darunter gehören 414 einer studiengangseigenen Facebookgruppe an und 444 Probanden einer hochschuleigenen Facebookgruppe. Das sind also die beiden Substichproben.

Mein Problem dreht sich nun konkret um die Nutzung von Facebookgruppen zum Wissensaustausch.

Ich habe diese jeweils für hochschuleigene Facebookgruppen sowie für studiengangseigene Facebookgruppen mit je fünf Items getrennt erhoben.

Im Folgenden ein Beispiel aus der Skala:

"Im Durchschnitt lese ich in folgender Häufigkeit Beiträge in meiner studiengangseigenen Facebookgruppe:

1-3 mal im Monat
einmal pro Woche
mehrmals pro Woche
täglich
mehrmals täglich"

In diesem Schema habe ich für sämtliche Funktionen von Facebook (z.B. Teilen oder Kommentieren von Beiträgen) ein Item erstellt. Die Skala ist dabei quasi identisch für die beiden Gruppenarten (hochschul- bzw. studiengangseigen) mit der Ausnahme, dass die Formulierung auf die Gruppenart bezogen ist.

Wie ihr seht, liegt hier Ordinalskalenniveau vor. Um mir die Auswertung zu erleichtern, darf ich allerdings Intervallskalenniveau annehmen, auch wenn dies statistisch natürlich nicht ganz sauber ist.

Nun nochmals zurück zu den Hypothesen:
Diese sind verallgemeinert und fassen die Gruppenarten zusammen. Zum besseren Verständnis hier ein Beispiel:
"Je höher die Extraversion der Studierenden ausgeprägt ist, desto eher tauschen sich diese studienbezogen auf Facebook aus".

Nun ist angedacht, statistisch zu untersuchen, ob die Nutzungshäufigkeiten in den beiden Gruppenarten sich signifikant voneinander unterscheiden. Ist dies nicht der Fall, kann ich die Hypothese so beibehalten und es ist keine Aufspaltung der Hypothese entsprechend der beiden Gruppenarten notwendig.

Und an dieser Stelle liegt das Problem, da ich nicht weiß, welches Testverfahren ich für diesen konkreten Fall anwenden muss.

Ich hoffe, ich konnte das Chaos nun ein wenig beseitigen und würde mich wirklich sehr freuen, wenn ihr mir weiterhelfen könntet!

LG, seerose

[PonderStibbons]

Die Gesamtstichprobe umfasst 498 Probanden.
Darunter gehören 414 einer studiengangseigenen Facebookgruppe an und 444 Probanden einer hochschuleigenen Facebookgruppe. Das sind also die beiden Substichproben.

Nein, Du hast 3 Substichproben: nur Studiengang, nur Hochschule, Beides.

Wie ihr seht, liegt hier Ordinalskalenniveau vor. Um mir die Auswertung zu erleichtern, darf ich allerdings Intervallskalenniveau annehmen, auch wenn dies statistisch natürlich nicht ganz sauber ist.

"Nicht ganz sauber" ist untertrieben. Das ist schon ziemlich faustdick, was
man Dir da aufgetragen hat. Und allem Anschein nach nichtmal nützlich.

Nun ist angedacht, statistisch zu untersuchen, ob die Nutzungshäufigkeiten in den beiden Gruppenarten sich signifikant voneinander unterscheiden. Ist dies nicht der Fall, kann ich die Hypothese so beibehalten und es ist keine Aufspaltung der Hypothese entsprechend der beiden Gruppenarten notwendig.

Wie gesagt, Du hast 3 Gruppen. Je nach dem, was gerade interessiert,
kannst Du sie paarweise (U-Test) oder bei manchen Fragen evtl. auch
global (H-Test) vergleichen.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüen

P.

[seerose]

Hallo PonderStibbons,

vielen vielen Dank für Deine Hilfe! Bin Dir wirklich sehr dankbar!

Muss allerdings noch einmal kurz nachhaken, bevor ich in meiner Unsicherheit etwas falsch mache.

Ich habe momentan ja einzelne Skalen für die hochschuleigene Facebookgruppennutzung und für die studiengangseigene Facebookgruppennutzung. Ich möchte den U-Test nun in SPSS berechnen. Zu diesem Zweck bräuchte ich ja nun eine "Gesamtskala", richtig? Würde ich z.B. nur die Skala für hochschuleigene Facebookgruppennutzung untersuchen, könnte ich ja keine Gruppen definieren bzw. Vergleiche zu den Probanden mit Mitgliedschaft in studiengangseigenen Gruppen ziehen.

Daher würde ich nun beide Nutzungshäufigkeiten in einer Skala zusammenfassen.

Grüße, Seerose

[PonderStibbons]

Ich habe momentan ja einzelne Skalen für die hochschuleigene Facebookgruppennutzung und für die studiengangseigene Facebookgruppennutzung. Ich möchte den U-Test nun in SPSS berechnen. Zu diesem Zweck bräuchte ich ja nun eine "Gesamtskala", richtig?

Weiß ich nicht. Hängt von Deinen Zielen ab. Ich nahm an, Du wolltest
bspw. studiengangsbezogene Nutzung vergleichen zwischen Leuten, die
ausschließlich dies machen und Leuten, die beides machen.

Würde ich z.B. nur die Skala für hochschuleigene Facebookgruppennutzung untersuchen, könnte ich ja keine Gruppen definieren bzw. Vergleiche zu den Probanden mit Mitgliedschaft in studiengangseigenen Gruppen ziehen.

Kann sein. Da die Fragen sehr ähnlich sind, könnte man es vielleicht
vertreten, das direkt für Vergleiche herzunehmen (Zwischengruppenvergleiche
per U-Test für die Gruppe "nur-Studiengang" versus "nur-Hochschule", Test
für abhängige Messungen innerhalb der Gruppe "Beides").

Mit freudlichen Grüßen

P.