Hallo zusammen,
ich bin auf der Suche nach der richtigen Analysestrategie für Daten, die mir im Rahmen meiner Dissertation vorliegen. Ich habe mich in den letzten Tagen in hierarchische bzw. Mehrebenenmodelle eingelesen, aber komme damit nicht weiter. Ich stelle mal kurz meine Studie vor.
Forschungsfrage: Hat soziale Präsenz Einfluss auf die subjektive Sicherheit im öffentlichen Personenverkehr? Soziale Präsenz meint in der Kommunikationswissenschaft das Gefühl nicht alleine zu sein, indem man Kontakt mit anderen Menschen über technische Geräte (z.B. das Smartphone) hat, diese aber nicht physisch anwesend sind.
Erhebungsmethode: Mobile Experience Sampling (mithilfe einer Smartphone-App wurden die Teilnehmer während der Nutzung des ÖPV befragt)
Sample: 100 Teilnehmer / ca. 1.200 Messzeitpunkte / unterschiedliche Anzahl von Messzeitpunkten pro Teilnehmern / unterschiedliche Zeitpunkte
UVs:
Soziale Präsenz (5-stufige Likert-Skala bestehend aus 3 Items)
Demografische Merkmale (Alter, Geschlecht, Bildung)
Persönlichkeitseigenschaften (Risikobereitschaft, Interpersonales Vertrauen)
AV: Sicherheitsempfinden im ÖPV (5-stufige Likert-Skala)
Die unabhängigen Variablen verdeutlichen, dass eine Hierarchie vorliegt. Meine Idee ist also folgende:
Ebene 1: Messzeitpunkte (Soziale Präsenz)
Ebene 2: Demografie und Persönlichkeitsmerkmale
Ich weiß allerdings nicht wie ich konkret weiter vorgehen muss. Insbesondere quält mich die Frage, ob sich die Daten überhaupt in der Form auswerten lassen, wenn zu den Teilnehmern unterschiedlich viele Messzeitpunkte zu unterschiedlichen Zeiten vorliegen. Ich finde da in der Literatur leider keine Hinweise.
Ich freue mich über jeden Hinweis!
Viele Grüße!