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[Burnout]

Hallo liebe User,

ich schreibe gerade meine Diplomarbeit über die Motive des Blutspendens. Neben den Motiven möchte ich untersuchen, wie der Einfluss von Wohnregion und Lebensalter darauf Einfluss nehmen. Ich werde einen Fragebogen entwickeln, in dem ich die Motive (wie Nächstenliebe, Einfluss von Freunden, Gesundheitscheck etc.) abfrage und möchte dann durch die - mir noch nicht bekannte - Analysemethode z.B. herausfinden, ob die Nächstenliebe, Einfluss von Freunden etc. auf dem Land höher ausgeprägt ist als in der Stadt. Daneben möchte dann überprüfen, ob es in Bezug auf das Alter unterschiedliche Motive in Bezug auf das Blutspendeverhalten gibt.

Welche Analysemethode würde sich dafür eignen? Im statistischen Bereich bin ich leider nicht so bewandert und ich hoffe, ich habe mein Anliegen verständlich dargestellt.

[PonderStibbons]

Komt u.a. darauf an, wie Du Motive und mißt. Wenn es jeweils eine vorhanden/nicht vorhanden
Angabe ist, dann kannst Du das mit "Wohnregion" kreuztabellieren und einen Chi2-Test rechnen,
in Bezug auf Alter kannst Du jeweils einen t-Test oder U-Test rechnen mit "Motiv X vorhanden/
nicht vorhanden" zur Unterteilung de Gesamtgruppe und mit Alter als (technisch gesehen)
abhängiger Variable.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Burnout]

Danke für Deine schnelle Antwort PonderStibbons!

Ich wollte die Motive auf einer 5er oder 7er Skala messen, um die Stärke der Ausprägung zu erfassen. Denn ich denke, dass Nächstenliebe jeder Befragte in irgendeiner Art als Motiv zum Blutspenden angeben würde.

Und eine Regressionsanalyse würde wahrscheinlich nicht in Frage kommen, oder? (Weil das ist die einzige Analyse, die ich schon einmal in einer Vorlesung durchgerechnet habe)

[PonderStibbons]

Mit einer vernünftig konstruierten 7erskala, auf der die abhängige Variable
gemessen wird, kannst Du auch eine Regression bzw multiple Regression rechnen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Burnout]

Und was wären denn hier die abhängigen und die unabhängigen Variablen? Ich bin (nach langem Lesen in dem Statistikbuch) völlig durcheinander.

[PonderStibbons]

Was Du herausfinden willst, wirst Du selber am besten wissen.
Aber falls Du herausfinden willst, ob Wohnort und Alter die
Motivausprägung vorhersagen können, wird wohl am besten
Motivstärke zur AV.

Ich gehe mal davon aus, dass das Studienvorhaben noch von
einem Fachmenschen gelesen wird, jedenfalls solltest Du
auf jeden Fall darauf bestehen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Burnout]

Ja, Wohnort und Alter sollte die Motivausprägung vorhersagen. Ich werde mich noch ein weiter belesen und ggf. weitere Fragen stellen.

Danke an dieser Stelle für die Hilfe.

[Burnout]

Ich habe mir nun überlegt, eine Diskriminanzanalyse zu machen. Da man die Gruppenunterschiede auswerten kann, fand ich es sehr geeignet. Meine zwei Gruppen werden Stadt und Land sein. Die Variablen (welche die Unterschiede in den beiden Gruppen darstellen sollen) sind dann "Nächstenliebe", "Gesundheitscheck", "soziale Verantwortung" usw.. Daraus soll sich dann z.B. ergeben, dass Blutspender, die auf dem Land wohnen, mehr aus Nächstenliebe Blut spenden, als Stadtbewohner.

--> Kann ich so vorgehen, oder hat meine Überlegung einen Haken, oder einen Fehler?


Wenn ich dann die Unterschiede herausgefiltert habe, wollte ich innerhalb der Gruppe "Stadt" gucken, welche signifikanten Unterschiede es auf die Motive ("Nächstenliebe" etc.) in Bezug auf das Lebensalter gibt. Dasselbe gilt für die Gruppe "Land".

--> Wie mache ich das am besten? Gehe ich dort mit einer Varianzanalyse vor? Oder mit einem t-Test?

[PonderStibbons]

Daraus soll sich dann z.B. ergeben, dass Blutspender, die auf dem Land wohnen, mehr aus Nächstenliebe Blut spenden, als Stadtbewohner.

Und wozu brauchst Du da eine Diskriminanzanalyse? Da machst Du einfach mehrere t-Tests.
Die Interpretation multivariater Verfahrensergebnisse ist auch beileibe nicht so einfach, wie
Du es womöglich annimmst. Da kann z.B. auf einmal ein Motiv "nichtsignifikanT" werden,
dass eigentlich (bei Einzelbetrachtung) sehr wohl zwischen Stadt und Land unterscheidet.

--> Kann ich so vorgehen, oder hat meine Überlegung einen Haken, oder einen Fehler?

Wenn es denn unbedingt ein multivariates Verfahren sein soll, wäre eine logistische Regression näherliegend,
da kann man weniger falsch machen. Allerdings, wenn Du ales in eine einzige Analyse packen willst (ob nun Diskriminanz oder eine andere), dann brauchst Du auch eher große Fallzahlen (ich schätze mal, anbgefangen
bei > 100).

Wenn ich dann die Unterschiede herausgefiltert habe, wollte ich innerhalb der Gruppe "Stadt" gucken, welche signifikanten Unterschiede es auf die Motive ("Nächstenliebe" etc.) in Bezug auf das Lebensalter gibt. Dasselbe gilt für die Gruppe "Land".

Ich muß gestehen, ich kann dem nicht mehr so recht folgen. Ich verstehe zwar, was Du da machst, aber
nicht mehr das Ziel und den Sinn. Deswegen kann ich nicht beurteilen, welches Verfahren eigentlich
geeignet sein sollte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Burnout]

Mmh, ich habe mir da wohl wirklich die Diskriminanzanalyse als zu einfach vorgestellt. Vorrangig möchte ich untersuchen, welche Unterschiede es hinsichtlich der Motive (Nächstenliebe, Vertrauen, Gesundheitscheck etc.) zwischen Blutspendern in der Stadt und auf dem Land gibt. Da ich zusätzlich noch das Lebensalter untersuche, also ob das Alter auch einen Einfluss auf die Motive hat, wollte ich erst herausfinden, welche grundsätzlich Unterschiede es zwischen Stadt/Land gibt. Danach wollte ich erst das Alter analysieren (die getrennte Betrachtung machte für mich nur Sinn, weil ich kein Verfahren finden konnte, mit dem ich alle Variablen (Stadt/Land & Jung/Alt) gleichzeitig untersuchen kann)

Wenn es denn unbedingt ein multivariates Verfahren sein soll, wäre eine logistische Regression näherliegend,

Es muss nicht unbedingt ein multivariates Verfahren sein. Meine Professorin meinte, ich könnte eine Regressionsanalyse machen, also eine ANOVA. Jedoch ist mir schleierhaft, wie eine Regressionsanalyse in meinem Fall aussehen sollte.

Ich habe die Gleichung aufgestellt: Wohnort (Land) = a + b1 Nächstenliebe + b2 soziale Verantwortung + b3 Vertrauen + b4 Gesundheitscheck + ... (insgesamt 7 Variablen).
Ich bin mir zum einen nicht sicher, ob die Gleichung so richtig aufgestellt ist und zum anderen müsste ich dann doch wahrscheinlich 4 Gleichungen aufstellen Wohnort (Stadt/ Land) und Lebensalter (Jung/Alt)?? Also formal:

1) Wohnort (Land) = a + b1 Nächstenliebe + b2 soziale Verantwortung + b3 Vertrauen + b4 Gesundheitscheck + ...
2) Wohnort (Stadt) = a + b1 Nächstenliebe + b2 soziale Verantwortung + b3 Vertrauen + b4 Gesundheitscheck + ...
3) Lebensalter (Jung) = a + b1 Nächstenliebe + b2 soziale Verantwortung + b3 Vertrauen + b4 Gesundheitscheck + ...
4) Lebensalter (Alt) = a + b1 Nächstenliebe + b2 soziale Verantwortung + b3 Vertrauen + b4 Gesundheitscheck + ...

Würde das überhaupt Sinn machen?

Wenn ich mehrere t-Tests durchführen würde, würde ich für jedes Motiv bezogen auf den Wohnort einen t-Test durchführen, oder?