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[Caligo]

Hallo zusammen!

Im Rahmen eines Kurses über quantitative Methoden muss ich eine Umfrage planen und erstellen und eben auch beschreiben, wie ich die erhobenen Daten analysieren will (auch wenn die eigentliche Studie nie durchgeführt wird - wir müssen es nur planen).
Ich habe dabei vor kleine Unternehmen zu ihrer Social Media Nutzung zu befragen und zu analysieren, inwieweit diese durch die Demographics ihrer Zielkunden beeinflusst wird. Wie man vielleicht erkennen wird, bin ich leider kein Ass in diesem Gebiet.

Im ersten Teil der Studie frage ich nach unterschiedlichen Effekten von Social Media Nutzung für Unternehmen (diese basieren auf bereits gemachten Studien, z.B. reduzierte Marketingkosten, erhöhte Verkaufszahlen, etc.). Das wollte ich mit Likert-scale-items machen und aus diesen dann einen Index bilden, der dann die abhängige Variable bei einer multiplen Regression ist (die versch. Demographics bilden die unabhängigen Variablen; teilweise als Dummy-Variable umgeformt). Hierbei wird also der Gesamteffekt den Social Media Nutzung haben kann untersucht abhängig von den Zielkunden (=bringt social media überhaupt etwas, wenn meine Kunden so oder so aussehen).

Meine Frage bezieht sich auf Teil 2: Hier hatte ich vor zu schauen, inwieweit die Demographics der Kunden die Wahl des sozialen Netzwerks bestimmen (z.B. bei jüngeren Kunden mehr Fokus aus Instagram oder sowas). Hier bräuchte ich nun eure Hilfe, da ich nicht sicher bin, wie ich das hinbekomme. Ich hatte überlegt zu jedem Netzwerk das ich mit-untersuche eine Aussage a la "Facebook ist ein sehr wichtiger Teil unserer Social Media Strategie." und dann 5 Antwortmöglichkeit von 1="Stimmt nicht zu." bis 5="Stimme voll zu." einzubauen. Nur weiß ich hierbei nicht, wie ich mit diesen ordinalen Daten dann einen Zusammenhang untersuchen kann (Index bilden geht hierbei ja nicht - ist ja nur ein Wert pro Netzwerk).

Würde mich freuen, wenn jemand von euch Input oder Tipps hat in welche Richtung ich da denken könnte! So oder so schonmal Danke und noch einen schönen Rest-Sonntag!

[mango]

Hallo! D. h. du hast z. B: Alter und Geschlecht als UVs und das beschriebene Likert-Item als AV, ja?

Was du natürlich machen kannst, ist eine ordinale Regression.

Bei Likert-Skalen ist es für gewöhnlich so, dass sie eher als intervallskaliert betrachtet werden dürfen, je mehr einzelne Items in eine Variable eingehen. Die Variable, die nur auf einem Item basiert, ist eben der Grenzfall, bei dem man es am ehesten bleiben lassen sollte. D. h. aber nicht, dass es völlig ausgeschlossen ist.

[Caligo]

Genau so ist es. Ich frage Alter, Geschlecht und Preisklasse des Produktes ab und gleichzeitig eben die Intensität auf einer 5er Skala, in der das jeweilige Netzwerk benutzt wird.

Werde mich dann jetzt in ordinale Regression einlesen!

Vielen Dank schon einmal, hatte schon befürchtet das geht gar nicht und ich muss die Idee komplett verwerfen.