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[Kessler]

Hallo

ich will in einer Sekundäranalyse zwei Regressionen zum Internetverhalten im selben Land zu unterschiedlichen Zeitpunkten durchführen.
Im Jahr 2000 lautet die Frage jedoch ein wenig anders, als im Jahr 2010.
2000: Wie häufig nutzen sie das Internet um konkrete Informationen zu suchen?
2010: Wie häufig nutzen sie das Internet für Ausbildungszwecke (z.B. Suche nach Informationen für die Aus-/Weiterbildung)?
Diese beiden Fragen sollen jeweils als abhängige Variable dienen und die Schätzer dann miteinander verglichen werden.

Nun meine Frage: ich kann das ja nicht direkt vergleichen, weil sich die Frageformulierung geändert hat. Kann mir vielleicht jemand sagen, unter welchen Umständen das doch möglich ist bzw. ob es dazu gute Literatur gibt? Irgendwie kann ich nichts brauchbares finden.
Grüße

[PonderStibbons]

Nun meine Frage: ich kann das ja nicht direkt vergleichen, weil sich die Frageformulierung geändert hat.

Das ist eine leichte Untertreibung. Es hat sich nach dem, was Du dargestellt hast, nicht allein
die Formulierung geändert, sondern der Gegenstand der Frage.

Mit frendlichen Grüßen

P.

[Kessler]

ja sieht wohl so aus. mir wurde gesagt das geht unter dem vorbehalt einer änderung trotzdem...
gibt es trotzdem gute Literatur zu Äquivalenz/Vergleichbarkeit von Frageformulierungen?

[Holgonaut]

Hi,

du fragst nach dem Thema "measurement invariance", siehe z.B.

Steenkamp, J.-B. E. M., & Baumgartner, H. (1998). Assessing measurement invariance in cross-national consumer research. Journal of Consumer Research, 25, 78-90.

Vandenberg, R. J., & Lance, C. E. (2000). A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Organizational Research Methods, 3(1), 4-69.

Voraussetzung ist allerdings, dass du mehrere items hast, die ein Konstrukt messen (=common factor model).

Bei dir seh ich leider ebenfalls schwarz.

Grüße
Holger

[Kessler]

Hi

vielen Dank für die Literatur. Mal sehen ob ich die beiden Artikel finden kann.

Voraussetzung ist allerdings, dass du mehrere items hast, die ein Konstrukt messen (=common factor model).

hmm habe allerdings nur die eine Frage zu dem Thema. Gibts dazu nichts?

Grüße
Ellen