vielleicht kann mir jemand helfen, ich wäre sehr dankbar.
Folgende Ausgangssituation:
Ich habe über einen OnlineFragebogen n=900 Bewertungen zu Werbebeiträgen abgefragt:
Die Items sind nach dem Likert Prinzip aufgestellt und lauten bspw. wie folgt: "Der Beitrag gefällt mir"
Antwortmöglichkeiten: Trifft nicht zu (1) / Trifft eher nicht zu (2) Teils-Teils (3) Trifft eher zu (4) Trifft zu (5)
In der Umfrage wurden 6 Werbebeiträge bewertet (1,2,3,4,5,6) mit je 5 Items (A,B,C,D,E)
D.h.
Werbebeitrag 1 (Item A,B,C,D,E)
Werbebeitrag 2 (Item A,B,C,D,E) --> Jeder Werbebeitrag wurde also mit den identisch gleichen Items befragt (z.B. A= "Der Beitrag gefällt mir")
Werbebeitrag 3 (Item A,B,C,D,E)
....
Ich habe bereits mit meinem Betreuer abgesprochen, dass die Daten als intervallskaliert interpretiert werden können und ich mit Mittelwerten rechnen kann.
Das heißt bzgl. des Items A= "Der Beitrag gefällt mir" habe ich nun 6 unterschiedliche Mittelwerte. Also zu jedem Werbebeitrag (1,2,3,4,5,6) ein A.
Das heißt Werbebeitrag 1 hat bspw. einen Mittelwert des Items A von 1,9, Werbebeitrag 2 hat einen Mittelwert des Items A von 4,2 usw.
Mit welchem Test kann ich nun feststellen, dass diese unterschiede statistisch signifikant sind?
Danke
