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[Stephan1989]

Hallo,

ich werte gerade die Daten meines Experiments aus, bei dem 4 Gruppen jeweils 2 Werbungen gesehen haben. Mit einer Anova habe ich überprüft, ob der manipulierte Faktor des Matchs/der Passung zwischen Model und Produkt einen Einfluss auf die Einstellung zur Werbung hat. Dabei bildet die Stimulusvariable die uV und die Einstellung zur Werbung die aV. Das Ergebnis ist signifikant. Das erscheint mir aber irgendwie zu einfach. Ist es deshalb erforderlich, nochmal eine Ancova mit Kontrollvariablen durchzuführen? Woher weiß ich denn, ob das nötig ist? Ich habe noch weitere aVs erhoben, zu denen ich Hypothesen gebildet habe: dazu gehören die Einstellung zum Model, zum Produkt, zur Marke, die Kaufabsicht und die Erinnerung an die Werbung. Wäre es dann sinnvoll, in der oben genannten Anova z. B. anderen Einstellungen zu kontrollieren? Danke für eure Hilfe, viele Grüße

[PonderStibbons]

Woher weiß ich denn, ob das nötig ist?

Bei nichtrandomiserter Gruppenzuteilung beispielsweise kann das sinnvoll sein.
Ansonsten gibt es keine allgemeine Regel.

Wäre es dann sinnvoll, in der oben genannten Anova z. B. anderen Einstellungen zu kontrollieren?

Sag Du's uns.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Stephan1989]

Ok, also die Randomisierung habe ich gecheckt: bezüglich Drittvariablen wie z.B. Alter, Geschlecht, Einkommen etc. sind die Gruppen gleichverteilt. Ich habe sowohl eine einfache Anova durchgeführt, bei der ein signifikantes Ergebnis rauskommt, als auch eine Ancova mit weiteren Einstellungen als Kontrollvariablen, bei der das signifikante Ergebnis verschwindet. Muss man diesen Schritt überhaupt gehen, wenn man doch zuvor ein sign Ergebnis bekommen hat?