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[simonhops]

Kann ich theoretisch auch eine multiple, lineare Regression anwenden?

Also wenn ich annehme, dass zwischen den Antwortvorgaben "gar nicht, kaum, mittelmäßig, ziemlich, außerordentlich" gleiche Abstände bestehen und dieses Vorgehen in meiner Arbeit diskutiere? Oder ist das bei einer fünf-stufigen Skala mit beschrifteten Zwischenwerten unter den "Mindestanforderungen"?

Also Berechnungen wären ja dann einmal für Hypothese 1 (Sportkonsum und die wahrgenommene Glaubwürdigkeit des Spitzensports stehen in keinem Zusammenhang.):

AV
wahrgenommene Glaubwürdigkeit

UV's
Anzahl der genutzten Arten des Sportkonsums
Anzahhl konsumierter Sportarten
(beide ja metrisch)


Für Hypothese 2 (Die wahrgenommene Ausprägung von Werten im Spitzensport und seine wahrgenommene Glaubwürdigkeit stehen in keinem Zusammenhang.):

AV
wahrgenommene Glaubwürdigkeit

UV's
Fair Play
Leistungsgerechtigkeit
Miteinander


Für H3 (Die wahrgenommenen Gefährdungen des Spitzensports und seine wahrgenommene Glaubwürdigkeit stehen in keinem Zusammenhang.):

AV
wahrgenommene Glaubwürdigkeit

UV's
absichtliche Regelverstöße von Sportlern
Gesundheitsrisiken von Sportlern (z.B. Sportverletzungen oder Essstörungen)
Gewalt unter Sportfans
Doping durch Sportler


Und für H4 (Die wahrgenommene Kommerzialisierung des Spitzensports und seine wahrgenommene Glaubwürdigkeit stehen in kei-nem Zusammenhang.):

AV
wahrgenommene Glaubwürdigkeit

UV's
Sportler verdienen viel Geld im Spitzensport.
Sportvereine erzielen hohe Umsätze im Spitzensport.
Medien investieren viel Geld in Übertragungs-Rechte für Spitzenwettbewerbe.
Unternehmen investieren viel Geld in Sponsoring-Maßnahmen im Spitzensport.


Nachteile wären ja:
strenggenommen keine intervallskalierung der Daten, also Vorgehen entspricht sozusagen nicht den höchsten wissenschaftlichen Standards
Kausalität zwischen wahrgenommener Glaubwürdigkeit und jeweiligen Sachverhalten nicht ganz klar
Linearität wird unterstellt (konnte ich aus den Streudiagrammen auch mit Kurvenanpassungen nicht beurteilen)

Vorteil:
Drittvariablenkontrolle (?)


Also ist das prinzipiell möglich und auch sinnvoll?
Meine Stichprobengröße sollte dafür ja reichen (n=177; Befragte, die die Befragung bis zum Ende durchgeführt haben), oder?

Freu mich, wenn mir nochmal jemand eine Einschätzung geben kann!

[PonderStibbons]

Also wenn ich annehme, dass zwischen den Antwortvorgaben "gar nicht, kaum, mittelmäßig, ziemlich, außerordentlich" gleiche Abstände bestehen und dieses Vorgehen in meiner Arbeit diskutiere?

Wie soll das denn aussehen, dieses Diskutieren?

Wenn Du eine multiple Regression rechnen willst, kommt bei einem Item mit einer ordinalen 5erskala als AV die ordinale logistische Regression in Frage. Falls aus mehreren solcher Items eine Summenskala gebildet wird, die als AV fungiert, dann kommt vermutlich auch eine lineare Regression in Betracht. Ordinalskalierten Prädiktoren sind dabei wie kategoriale zu behandeln, bei z.B. 5 Stufen können sie in 4 dummy-Variablen umgewandelt werden.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[simonhops]

Vielen Dank für das Feedback!

Dann sollten wohl Korrelationen nach Spearman in meinem Fall den höchsten wissenschaftlichen Standard bieten.
Und den möglichen Einfluss von Dritt-Variablen kann ich dann einfach zusätzlich in einer kritischen Würdigung erwähnen.
Allzu aussagekräftig sind meine Ergebnisse ja in Anbetracht der wenig repräsentativen Stichprobe ohnehin nicht.