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[Josnapnas]

Hallo liebes Forum,

ich habe eine Frage zu meiner derzeitigen Auswertung:

Ich habe die Übertragungen der Fußball-WM komplett codiert. Nehmen wir an, eine Hypothese lautet vereinfacht, dass für Beiträge mit Bezug zu Russland signifikant mehr (bezogen auf die Sendezeit) über nicht-sportliche Themen berichtet wird, als bei Themen ohne russischen Bezug. Ich habe also eine Testvariable (Dauer) und eine Gruppierungsvariable (Bezug_Russland), dazu eine Filtervariable (nicht-sportliche Themen). Kann ich nun inhaltlich sinnvoll einen t-Test für unabhängige Stichproben ausführen?

Ich bin mir aus folgendem Grund nicht sicher: Die Lehre bezieht sich ja meistens auf die Untersuchung von Umfragen, bei denen ist der Mittelwert meistens der zentrale Kennwert. Mir ist der Mittelwert, also die durchschnittliche Länge einer Analyseeinheit, ja ziemlich egal, für mich ist die Summe der Sendezeiten der einzelnen Analyseeinheiten entscheidend. So gesehen macht ein Mittelwertsvergleich (was ein t-Test ja ist) ziemlich wenig Sinn oder? Was habe ich dann für andere Möglichkeiten mit Werten wie den mir vorliegenden zu rechnen? Nur deskriptiv (Summe A ist größer als Summe B, also liegt ein Unterschied vor)? Wo ziehe ich dann die Grenze für einen signifikanten Unterschied? Eine Sekunde mehr, eine Minute mehr, eine Stunde mehr?

Ihr seht, ich bin grad etwas verunsichert und freue mich über jede Unterstützung.

Vielen Dank und mit besten Grüßen,

Jonas

[strukturmarionette]

Hi,

- N?
- n´s?

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Ich habe die Übertragungen der Fußball-WM komplett codiert. Nehmen wir an, eine Hypothese lautet vereinfacht, dass für Beiträge mit Bezug zu Russland signifikant mehr (bezogen auf die Sendezeit) über nicht-sportliche Themen berichtet wird, als bei Themen ohne russischen Bezug. Ich habe also eine Testvariable (Dauer) und eine Gruppierungsvariable (Bezug_Russland), dazu eine Filtervariable (nicht-sportliche Themen).

Ich verstehe Dein Erhebungsdesign nicht. Was hast Du konkret bei der Datenerhebung alles gemacht und gemessen, was für Daten liegen in welcher Form vor?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Josnapnas]

Hi,

- N?
- n´s?

Gruß
S.

Hallo,

für die angeführte Rechnung habe ich zwei Gruppen mit n = 882 und n = 1598.

Meine Grundgesamtheit der Untersuchung sind alle Analyseeinheiten während der Fußball-WM-Übertragung (Vollerhebung), N = 4770. Für die Rechnung liegt wie geschrieben eine Filtervariable vor, welche die Anzahl auf 2480 reduziert.

Hilft das weiter?

Gruß,

Jonas

[Josnapnas]

Ich habe die Übertragungen der Fußball-WM komplett codiert. Nehmen wir an, eine Hypothese lautet vereinfacht, dass für Beiträge mit Bezug zu Russland signifikant mehr (bezogen auf die Sendezeit) über nicht-sportliche Themen berichtet wird, als bei Themen ohne russischen Bezug. Ich habe also eine Testvariable (Dauer) und eine Gruppierungsvariable (Bezug_Russland), dazu eine Filtervariable (nicht-sportliche Themen).

Ich verstehe Dein Erhebungsdesign nicht. Was hast Du konkret bei der Datenerhebung alles gemacht und gemessen, was für Daten liegen in welcher Form vor?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ich habe die Übertragung in Analyseeinheiten unterteilt, die Unterteilung fand, kurz gesagt, nach Beitragsart (redaktionell/werblich) und Darstellungsform (z.b. Moderation/Reportage) statt. Für jede Analyseeinheit wurden formale Variablen (Datum, Sender, Dauer, etc.) erfasst, dazu je nach Beitragsart weitere Variablen für redaktionelle Inhalte (journalistische Darstellungsform, journalistische Qualität (latentes Konstrukt), Thema, Nation, Bewertung, etc.) und für werbliche Inhalte (Werbeform, werbendes Unternehmen, Branche, Sport-Bezug, Russland-Bezug, etc.).

Die Daten liegen grundsätzlich natürlich alle als Zahlencode vor. Auf die in der Frage erwähnten Variablen bezogen:
- Der Bezug zu Russland wurde über die Variable Nation erfasst, also alle Analyseeinheiten mit 2.6_Nation = 110 (Russland). Für die Rechnung wurde die Variable dichotomisiert in Russland (1) / Nicht-Russland (0).
- Genauso wurde die Variable Thema (zb. Politik, Wirtschaft, sportliche Themen im engeren Sinne, Doping, etc) dichotomisiert in sportliche (1) und nicht sportliche Themen (0)
- Die Variable "Dauer" liegt in der Form hh:mm:ss vor, berechnet aus Anfang- und Endzeit der jeweiligen Analyseeinheit.

Beantwortet das deine Frage?

[PonderStibbons]

Ich habe die Übertragung in Analyseeinheiten unterteilt

Und was ist die Analyseeinheit, eine ganze Sendung? Eine Zeitunterteilung (10-Minuten-Intervalle innerhalb von Sendungen)?

Genauso wurde die Variable Thema (zb. Politik, Wirtschaft, sportliche Themen im engeren Sinne, Doping, etc) dichotomisiert in sportliche (1) und nicht sportliche Themen (0)

Kann ich nicht ganz nachvollziehen, wieso entweder-oder? Wenn der Kommentator während einer Fußballübertragung einen Exkurs über Nichtsportliches einflicht, dann liegt doch beides vor.

Nehmen wir an, eine Hypothese lautet vereinfacht, dass für Beiträge mit Bezug zu Russland signifikant mehr (bezogen auf die Sendezeit) über nicht-sportliche Themen berichtet wird

Statt zu vereinfachen wäre es sinnvoller, präzise und für das Verständnis ausreichend ausführlich darzulegen, was nun genau die Fragestellung bzw. Hypothese ist. Ich weiß z.B. leider nicht, was "mehr (bezogen auf die Sendezeiten)" tatsächlich ausdrücken soll.

Nebenbei, man formuliert nicht, ob irgendetwas "signfikant mehr" ist, sondern, ob etwas "mehr" ist. Zumindest wenn signifkant im Sinne statistischer Signifikanz gemeint ist. Der statistische Signifikanztest ist ein Hilfmittel beim Schließen von Stichprobendaten auf Grundgesamtheiten, nicht Bestandteil der Hypothese selbst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Josnapnas]

Ich habe die Übertragung in Analyseeinheiten unterteilt

Und was ist die Analyseeinheit, eine ganze Sendung? Eine Zeitunterteilung (10-Minuten-Intervalle innerhalb von Sendungen)?

Ich wollte euch 30 Seiten Codebuch und 15 Seiten Methodenteil ersparen, daher die Verkürzungen. Zur Abgrenzung der Analyseeinheiten habe ich ja bereits geschrieben, dass die Unterteilung unter anderem nach Beitragsart (redaktionell/werblich) und Darstellungsform (z.b. Moderation/Reportage) stattfindet. Es handelt sich also um Sendungsabschnitte, eine Analyseeinheit kann wenige Sekunden oder viele Minuten lang sein (als Beispiel für eine derartige Unterteilung empfehle ich Ihle (2008). Da mir nicht klar ist, warum die genauen Kriterien für die Unterteilung für meine Frage relevant sind, habe ich uns allen die Zeit ersparen wollen. Wenn du das anders siehst, kann ich auch gerne seitenweise Methodenteil hierhin kopieren. Definiert ist das natürlich.

Genauso wurde die Variable Thema (zb. Politik, Wirtschaft, sportliche Themen im engeren Sinne, Doping, etc) dichotomisiert in sportliche (1) und nicht sportliche Themen (0)

Kann ich nicht ganz nachvollziehen, wieso entweder-oder? Wenn der Kommentator während einer Fußballübertragung einen Exkurs über Nichtsportliches einflicht, dann liegt doch beides vor.

Auch hier hatte ich keinen Zusammenhang mit meiner Frage gesehen, erkläre das aber gerne. Pro Analyseeinheit können bis zu drei Themen erfasst werden, jeweils mit Relevanz innerhalb der Analyseeinheit. Die Fußballübertragungen an sich werden ohnehin nicht untersucht, es geht um das Programmumfeld und die Ausgestaltung von diesem durch die Sender. Während einer Übertragung haben die Sender keinen oder kaum Einfluss auf das Weltbild, daher liegen hier andere Voraussetzungen vor. Innerhalb der umgebenden Übertragung lassen sich sehr gut monothematische Sinneinheiten bilden (siehe die angesprochene Untersuchung von Ihle). Aber wie gesagt, das geht halt sehr stark in die der Arbeit zugrunde liegende Theorie.

Nehmen wir an, eine Hypothese lautet vereinfacht, dass für Beiträge mit Bezug zu Russland signifikant mehr (bezogen auf die Sendezeit) über nicht-sportliche Themen berichtet wird

Statt zu vereinfachen wäre es sinnvoller, präzise und für das Verständnis ausreichend ausführlich darzulegen, was nun genau die Fragestellung bzw. Hypothese ist. Ich weiß z.B. leider nicht, was "mehr (bezogen auf die Sendezeiten)" tatsächlich ausdrücken soll.

Auch hier, Vereinfachungen meiner gesamten Arbeit sind für so eine spezifische Frage mMn unerlässlich, wenn ich an der falschen Stelle gekürzt habe, bessere ich das natürlich gerne nach. Mehr Sendezeit bedeutet einfach, dass die summierten Werte der Variable "Dauer" für Analyseeinheiten mit nicht-sportlichem Bezug höher sind als die Summe für die Analyseeinheiten mit sportlichem Bezug.

Nebenbei, man formuliert nicht, ob irgendetwas "signfikant mehr" ist, sondern, ob etwas "mehr" ist. Zumindest wenn signifkant im Sinne statistischer Signifikanz gemeint ist. Der statistische Signifikanztest ist ein Hilfmittel beim Schließen von Stichprobendaten auf Grundgesamtheiten, nicht Bestandteil der Hypothese selbst.

Auch hier sicherlich eine unwissenschaftliche Verknappung. Geht aber grundsätzlich in die Richtung meiner Frage, ob Signifikanztests wie der t-Test bei Daten wie den von mir erhobenen überhaupt sinnvoll sind. Wenn es zur Beantwortung meiner Frage noch weiterer Informationen bedarf, reiche ich diese natürlich gerne nach.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ebenfalls mit besten Grüßen,

Jonas

[PonderStibbons]

Mich interessieren tatsächlich weder das Codebuch noch der komplette der Methodenteil, sondern eine für einen Außenstehenden nachvollziehbare Darstellung, wie das Studuendesign hinsichtlich der Datenerhebung aussah, wie sich konkret die Datenerhebung abspielte. Dass es um Sendungsabschnitte ging und dass mehrere Themen pro Einheit erfasst werden könenen, ging z.B. erst aus mehrfachen Nachfragen hervor.

Da ich Design und daher auch das methodische Problem aufgrund der Darstellung immer noch nicht nachvollziehen kann, muss ich aber leider fortan passen. Vielleicht ist bei jemand anderem der Groschen gefallen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Josnapnas]

Mich interessieren tatsächlich weder das Codebuch noch der komplette der Methodenteil, sondern eine für einen Außenstehenden nachvollziehbare Darstellung, wie das Studuendesign hinsichtlich der Datenerhebung aussah, wie sich konkret die Datenerhebung abspielte. Dass es um Sendungsabschnitte ging und dass mehrere Themen pro Einheit erfasst werden könenen, ging z.B. erst aus mehrfachen Nachfragen hervor.

Da ich Design und daher auch das methodische Problem aufgrund der Darstellung immer noch nicht nachvollziehen kann, muss ich aber leider fortan passen. Vielleicht ist bei jemand anderem der Groschen gefallen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Es ist völlig richtig, dass ich viele Details der Erhebung nicht aufgeführt habe, da ich immer noch nicht den Zusammenhang zu meiner Frage sehe. Wofür ist für meine Frage relevant, ob man ein oder mehrere Themen codieren kann?

Meine Frage ist doch eigentlich ganz einfach: Ich habe eine im Timecode-Format (hh:mm:ss) formatierte Variable und dazu eine dichotome Gruppierungsvariable, Gruppengrößen hatte ich noch ergänzt mit n = 882 und n = 1598. Kann ich hier einen t-Test durchführen, um zu testen, ob der Unterschied zwischen der Sendezeit der Ausprägung "0" und der Ausprägung "1" der Gruppierungsvariable signifikant ist? Oder ist das bei einer im Timcode-Format codierten Variable gar nicht möglich/sinnvoll vom Rechenverfahren her?

Falls du dich auf diese (eigentlich simple?) Frage noch einmal einklinken willst, freue ich mich über deine Antwort. Falls nicht natürlich auch über jeden anderen, der mir hier weiterhelfen kann. Vielleicht ist meine Frage auch so unverständlich / abwegig / kompliziert, dass mir nicht zu helfen ist, dann habe ich wohl ein Problem...

Mit besten Grüßen,

Jonas