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[MultiplerRegressor]

Guten Abend die Herrschaften,

im Rahmen meiner Masterarbeit befrage ich Bürger/Kunden zu Beschwerden, die sie an Unternehmen gerichtet haben und wie die Bearbeitung ihrer Beschwerde bzw. die Wahrnehmung der Bearbeitung ihr Nachbeschwerdezufriedenheit beeinflusst.

Es gibt die 3 IVs distributive, prozedurale und interaktionale Gerechtigkeit, die die DV Zufriedenheit erklären (positiver Wirkungszusammenhang in der Literatur ausführlich belegt; Meta-Studien ergaben, dass der distributiven Gerechtigkeit in der Mehrzahl der Studien der größte Einfluss attestiert wurde). Die Gerechtigkeiten werden NUR von den Wahrnehmungen bestimmt, z.B. "Insgesamt empfand ich die Prozesse, die mein Anliegen durchlief, als fair."

So, das ist alles ja noch einfach und relativ Problemlos. Am Ende kann ich sagen für die Befragten ist mit einem Beta von XY die prozedurale Gerechtigkeit die wichtigste für die Nachbeschwerdezufriedenheit.

Nun hat mein Prof aber mit reingebracht, dass ich doch noch verschiedene Eigenschaften in die Auswertung mit einbringen soll, z.B. "habe an den Vorstand geschrieben" oder "meine Beschwerde betraf ein Produkt oder den Service oder beides". Auch alles relativ leicht zu erheben, in dem ich vor den Fragen zur Wahrnehmung der Gerechtigkeiten eben eine entsprechende Frage vorschalte.

Ziel ist dabei herauszufinden, ob:

1. es zwischen den Gruppen Unterschiede in der Zufriedenheit gibt. Sprich zum Beispiel: sind Kunden/die Beschwerden bzgl. des Services, die an den Vorstand geschrieben haben grundsätzlich zufriedener als diejenigen, die das nicht getan haben?

2. Ändert sich für die Gruppen vllt. nicht nur die Zufriedenheit sondern gar die Wirkungsstärke der Gerechtigkeiten? Also konkret: Für alle Befragten ist Gerechtigkeit X am wichtigsten, aber für Kunden, die an den Vorstand geschrieben haben aber Gerechtigkeit Y am wichtigsten.

Ich wollte die eigentlich mittels einer Moderation machen. Mein Professor meinte allerdings, dass hier eine Mediation das richtige Mittel wäre. Nachdem ich mich allerdings in die Mediation eingelesen habe, kann ich dies nicht nachvollziehen.

Habt ihre eine Idee, wie ich aus den Daten das rausholen kann, was ich wissen will?

[strukturmarionette]

Hi,

Habt ihre eine Idee, wie ich aus den Daten das rausholen kann

- Woraus? Angaben darüber (Variablenbeschreibung und Stichprobenbeschreibung) werden leider geheimgehalten.

Gruß
S.

[MultiplerRegressor]

Ok, kann ich nachliefern.

Also die Stichprobe umfasst rund 300 Kunden eines Unternehmens in den USA, die sich in den letzten 6 Monaten mit einer Beschwerde an das Unternehmen gewendet haben.

Die einzelnen Konstrukte wie Distributive Gerechtigkeit werden durch etablierte Skalen erfragt. Die Zufriedenheit ebenso.

Daraus wird dann relativ trivial eine multiple Regressionanalyse durchgeführt.

Nun möchte ich aber mehr Informationen herausziehen. Ich kann aus den Daten jede Person exakt zuordnen, also wie sie jede Frage beantwortet und eben ob sie sich im Laden beschwert hat oder an den Vorstand geschrieben hat, ob es sich um einen Produkt oder Servicefehöer gehandelt hat (oder beides) und ob es ein Erstlinge ist oder nicht.

Nun möchte ich diese zusätzlichen Informationen verwenden. Sind die Wirkungsbeziehungen bei den einzelnen Gruppen anders, z.B. ist für Neukunden eine freundliche Behandlung (Interaktionen) wichtiger als für Bestandskunden? Sind Kunden, die an den Vorstand geschrieben haben zufriedener als Kunden, die sich im Laden beschwert haben?

Mein Betreuer schlug dafür eine Mediation vor. Aber nachdem ich mich dazu eingelesen habe erkenne ich hier nicht, wie eine Mediation mir die richtigen Ergebnisse liefern soll.

[strukturmarionette]

Hi,

Nun möchte ich diese zusätzlichen Informationen verwenden.

- Das sind zunächst nur einige UVs mehr, wobei (ohne weitere Angaben) nichts dagegen spricht, diese als weitere UVs in Dein 'triviales' Regressionsmodell' mit N =300 zu intergrieren.

Gruß
S.