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[Bonn_Rulez]

Hallo zusammen,
ich schreibe gerade mein Bachelorarbeit und berechne dabei den Einfluss verschiedener Dimensionen, über die sich verschiedene Nationen charakterisieren lassen, auf die Wichtigkeit betimmter Eigenschaften bei Produkten. Das ganze ist ein bisschen Abstrakt. Im Grunde vergleiche ich eine Stichprobe aus China und eine aus den USA.

Ich soll dabei so vorgehen, dass ich einmal multiple, schrittweise lineare Regressionen der gesamten Stichprobe durchführe und dies anschließend für beide Nationen getrennt wiederhole.
Bei der Interpretation hab ich allerdings so meine Probleme.
Ich finde bei Betrachtung der Gesamtstichprobe Einflüsse von Variablen, die auf Länderebene nicht signifikant sind. Teilweise haben sogar andere Variablen einen Einfluss.

z.B.

Die Variable Unsicherheitsvermeidung hat bei der Regression bei Berücksichtigung des gesamten Datensatzes einen Einfluss auf die Wichtigkeit der Haltbarkeit eines Produkts.

Eine Regression der chinesischen Stichprobe zeigt, dass hier die"Long-Term-Orientation" einen positiven Einfluss auf die Wichtigkeit dieser Eigenschaft hat, nicht aber die Unsicherheitsvermeidung.

Im US-Sample kann kein signifikanter Einfluss auf die Produkteigenschaften nachgewiesen werden.

Wie würdet ihr die Ergebnisse der Regression interpretieren?
Für mich ist es schwer, da eine sinnvolle Begründung für die unterschiedlichen Ergebnisse zu finden.

Übrigens, eine vorab durchgeführte ANOVA zeigt, dass sich die Länder in den Charakteristika, die die unabh. Variablen bei der Regression darstellen, in vier von sechs Fällen siginifikant unterscheiden.

Danke für eure Hilfe!

[PonderStibbons]

Das ganze ist ein bisschen Abstrakt. Im Grunde vergleiche ich eine Stichprobe aus China und eine aus den USA.

Wie soll man aber bei Interpretationen helfen, wenn keine brauchbare Bescheibung der Studie
vorliegt. Was ist denn dabei gar so abstrakt? Du hast ein konkretes wissenschafltiches Problem,
eine konkrete Forchungsfrage, ein konkretes Studiendesign, konkrete Stichproben, konkrete
Variablen und deren Messungen, und konkrete Analyseinstrumente. Wenn Du das einmal für
Außenstehende nachvollziehbar schilderst, fällt es sicherlich leichter, über Ergebnisinterpretationen
nachzudenken.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Bonn_Rulez]

Hi, danke für deine Antwort! Ich versuche die Problemstellung mal kurz und prägnant zusammenzufassen, auch wenn das gar nicht so leicht ist.

Meine Ausganssituation ist Folgende: Ich habe einen Datensatz mit einem Stichprobenumfang von N=300, der aus n=130 Chinesen und n=170 Amerikanern besteht.
Bei den Nationen wurde die Ausprägung der Unsicherheitsvermeidung, des Individualismus, der Long-Term-Orientation, der Maskulinität, die Leistungsorientierung und das Harmoniestreben erhoben (Skala A). Der Einfluss dieser Größen auf die Bewertung verschiedener Produkteigenschaften (Haltbarkeit, Preis/Leistung, Leichte Bedienbarkeit - Skala B) sollte ermittelt werden. Beide Skalen wurden über Items auf einer Likert-Skala (1: Stimme überhaupt nicht zu, 7: Stimme komplett zu) erhoben.

In einem ersten Schrit wurden die Skalen durch eine Faktorenanalyse überprüft und alle Dimensionen konnten bestätigt werden. Die interne Konsistenz liegt durchgehend im Bereich von 0.8-0.9 (Cronbach).

Die Items, die die entsprechenden Kategorie bilden wurden sowohl in Skala A, als auch in Skala B als Mittelwertindex zusammengefasst.

Multiple schrittweise Regressionen sollen jetzt den Einfluss der Dimensionen der Skala A auf die Wichtigkeit der einzelnen Produkteigenschaften (Skala B) messen. Beispielsweise könnte man davon ausgehen, dass Unsicherheitsvermeidung einen positiven Einfluss auf die Haltbarkeit und die leichte Bedienbarkeit hat.

In der Regression zeigen sich unterschiedliche Einflussgrößen für die chinesische und amerikanische Stichprobe, was ich auch wunderbar begründen kann.
Mein Problem ist jetzt, dass die Kontrollregression mit der gesamten Stichprobe (N=300) vollkommen neue Zusammenhänge offenbart, wie im oberen Beispiel beschrieben.
Wie kann es sein, dass in der gesamten Stichprobe eine Einflussgröße signifikant ist, die auf Länderebene keinerlei Enfluss hatte? Ich tu mich da mit der Begründung echt schwer.

Danke für eure Mühe!

[PonderStibbons]

Nicht signifikant sagt mir nichts. Kann p=0,87 ebenso heißen wie p=0,050. Oder "signifikant' , kann 0,000001 heißen oder 0,049. Nicht-signifikant heißt auch nicht gleich nicht-existent. Und Verschiebungen von Ergebnissen zwischen gesamtstichprobe und teilstichprobe können jederzeit auch etwas mit der Verkleinerung der Stichprobe zu tun haben.

Nebenbei ist die Auswertung etwas umständlich. Vermutet man einen unterschiedlichen Effekt eines Prädiktors je nach Nation, dann nimmt man einfach eine Wechselwirkung prädiktor*nation mit in die regressionsgleichung auf. getrennte Regressionen vergleichen oder Regressionen zwischen Gesamt-- und Teilstichprobe führt sichtlich zu Verwirrung.

Mit freundlichen Grüßen

P.