STATISTIK-FORUM.de

[neckarkind]

Hallo Zusammen,

trotz Recherche komme ich mit meiner Frage nicht weiter.
Ich habe eine Inhaltsanalyse eines Mediums vorgenommen, sagen wir Zeitungsartikel. Untersucht wurde, wie die Personen A und B dargestellt werden.
FÜr jede Person gab es einen getrennten DUrchgang und auch ein unterschiedliches Set an Variablen (beispielsweise für A: Variable x, y, z und für B: Variable a, b, c). Für jeden Artikel wurde codiert, wie häufig die einzelne Variable vorkam. Anschließend wurden die Variablen den Dimensionen C und D zugenordnet, indem die für die Dimension relevanten Variablen in eine neue Variablen summiert wurde.
Ich habe nun folgende Variablen:

Dimension C für Person A
Dimension C für Person B
Dimension D für Person A
Dimension D für person B.

und 2 Hypothesen:
Für Person A findet sich die Dimension C öfter als für Person B.
Für Person B findet sich die Dimension D öfter als für A.

Wie kann ich testen, ob diese Unterschiede in den Häufigkeiten signifikant sind?
Durch die AUfteilung auf vier Variablen finde ich keinen passenden test. Einfach umcodieren geht auch nicht, da es sich nicht um dichotome Variablen handelt. Dimension C für Person A kann in Artikel 1 z.B. 3 mal vorkommen.
Häufig kommt aber der Wert o vor.

Ich bin für jede Hilfe dankbar!!
Viele Grüße

[PonderStibbons]

https://www.statistik-tutorial.de/forum ... 10747.html
http://www.spss-forum.de/statistik-allg ... t2902.html

Cleverle.

[neckarkind]

Hallo,
danke für die schnelle Antwort.
Tatsächlich sieht meine Studie ziemlich genau so aus. Ich habe Untersucht, wie zwei Personen, hier zwei Politiker, in einem Medium dargestellt wurden.
Dafür habe ich eine Inhaltsanalyse von 259 Artikeln durchgeführt.Jeder Artikel ist ein Fall. Für Jede Person gab es einen getrennten Durchgang. Ziel war, zu erfassten mit welchen Attributen (z.B agressiv, schwach, fähig etc). die Personen dargestellt werden. Da ich induktiv vorgegangen bin, habe ich für jede Personn getrennte Variablen an Attributen.
Für Person A: 41 Variablen
Für Person B: 47 Variablen
Anschließend erfolgte ein erneuter Materialdurchgang, in dem die zuvor induktiv erhobenen Variablen nun nochmal quantifiziert wurden. So wurde z.B. für Person A codiert, dass Variable x im Artikel 1 2 mal vorkommt.
Anschließend habe ich die so identifizierten Variablen zwei Dimensionen zugeordnet (genderstereotype dimensionen, Variablen, die in RIchtung agressiv, dominant etc gingen wurden DImension C zugeordnet und Variablen in Richtung höflich, ruhig, freundlich der Dimension D).
Allerdings entfielen pro Person nur ein Teil der Variablen überhaupt in eine der Dimensionen:
Person A: 13 Variablen in Dimension C, 4 in Dimension D.
Für Person B: 13 Variablen in Dimension C, 0 in Dimension D.
die Hierfür habe ich vier neue Variablen gerechnet, ein Beispiel:
DImensionC_PersonA: Sum(V1A, V3A, V4A) etc.
Jetzt habe ich also vier Variablen, die mir jeweils anzeigen, wie oft Variablen der Dimension C für Person A / Dimension C für Person B etc. in jedem Artikel vorkommen.
Allerdings sind die Werte sehr häufig null, nur in 127 der 259 Artikel finden sich üerhaupt Werte für die Dimensionen.

Ich habe bisher eine Tabelle angelegt, in der ich folgendes verglichen habe:
Person A hat insgesamt 134 Variablen, die zu einer der beiden Dimensionen gehören. 30% davon in Dimension C, 70% Davon in Dimension B.
Person B hat insgesamt 190 Variablen, die zu einer der beiden Dimensionen gehörten. 0% davon in Dimension C, 100% davon in DImension B.

Ich dachte, es genügt, diese Prozente zu vergleichen um zu zeigen, dass Person B deutlich stärker in Form von Zuschreibungen der DImension B dargestellt wird, als Person A.
NUn soll ich aber zeigen, dass diese Unterschiede signifikant sind.

Das Datenset ist denkbar ungeschickt, aber damit muss ich nun arbeiten.

[neckarkind]

Entschuldigung, ich brauche die Lösung wirklich dringend, daher wollte ich es in mehreren Foren versuche

[strukturmarionette]

Hi,

viell was für eine 4-Felder-Tafel:
https://www.graphpad.com/quickcalcs/contingency2/

Gruß
S.

[neckarkind]

Hallo,

vielen Dank für die Antwort!
Daran habe ich auch schon gedacht, war aber verwirrt durch die hohe Anzahl an Fällen, in denen die Werte 0 sind.
Aber stimmt, der Fisher Exakt Text über die Kontingenztabelle ist denke ich was ich suche.
Danke!

[neckarkind]

Das darf ich auch über eine Kontingenztabelle lösen, obwohl ich vier Variablen habe (1 pro Merkmal), nicht zwei Variablen mit je zwei Ausprägungen?