Ja, jetzt kann ich es nachvollziehen.
Im ersten Bereich wurden die Probanden gebeten, 13 Kanäle (Internet, Facebook etc.) mithilfe einer vier-stufigen-Likert-Skala (regelmäßig, gelegentlich, selten, nutze ich gar nicht) zu bewerten,
Zur Nomenklatur: was Du da beschreibst, trägt nicht den Namen Likert-Skala.
Es ist einfach das Antwortformat eines Rating-Items. Hingegen ist
Likert-Skala der Name für Messinstrumente, die sich aus mehreren Items vom
Likert-Typ zusammensetzen, die gemeinsam ein Konstrukt repräsentieren und deren
Werte summiert werden.
Der aus 61 Itmes bestehende Fragebogen wurde einer Faktoranalyse unterzogen. Dies diente dem Ziel feststellen, auf welche gemeinsamen Faktoren die einzelnen Items hochluden. Dabei wurden 14 Faktoren festgestellt welche in weiterer Folge zu neuen Variablen (Mittelwert) transformiert wurden und weisen daher ein metrisches Skalenniveau auf.
Eine Faktorenanalyse mit gerade mal 93 Probanden bei 61 Items ist sehr, sehr amibitioniert.
Zudem werden Messinstrumente nicht an derselben Stichprobe entwickelt und validiert, bei
der sie dann auch noch zur Untersuchung von Hypothesen eingesetzt werden. Aber wenn Dein
Betreuer das absegnet, soll es wohl so sein.
Um Generationsunterschiede ermitteln zu können, wurde jeder Proband gebeten das Geburtsjahr anzugeben.
Die Geburtsjahre wurden nach der Datenerhebung zu den entsprechenden 3 Generationen (Generation X, Y, Z) gruppiert, um die an Generationen ausgerichteten Hypothesen testen zu können.
Muss das wirklich sein? Kontinuierliche Variablen sollte man eigentlich nicht kategorisieren,
und diese Generationeneinteilung klingt mehr nach Feuilleton als nach Wissenschaft.
Die Hypothese H1 würde ich mit einem Kruskal-Wallis-Test und paarweisem Vergleichs testen, ob es zwischen den Generationen signifikante Unterschiede bei jedem der 13 Kanäle gibt.
So gesehen die passende Wahl, auch wenn ich (siehe oben) eine Spearman-Korrelation
zwischen Alter und Response für näherliegend hielte. Kategorisierung von Altersangaben
vernichtet statistische Informationen und kann zu falschen Ergebnissen führen.
Wenn sich die Generation „Z“ über unterschiedliche Arbeitgeber informiert, dann greift sie im Vergleich zu allen früheren Generationen am Häufigsten auf soziale Medien zurück
Das ist nicht klar formuliert. Häufiger als andere? Oder zu mehr als 50%, im Unterschied zu den anderen,
die unter 50% liegen? Oder relativ am häufigsten von allen Kanälen wird dieser gewählt, während andere
Generationen mindestens einen anderen Kanal häufigster wählen?
Hierfür müsste ich herausfinden, welche Kanäle (von jeder Generation) bevorzugt zur Informationsbeschaffung genutzt wird. Zwar habe ich die Mittelwerte pro Kanal und Generation ermittelt, jedoch kann ich diese nicht verwenden um die Hypothesen zu testen und ich weiß nicht welcher Test hierfür der richtige wäre.
Wieso Mittelwerte, das sind doch die Ratingskalen (von "regelmäßig" bis "gar nicht")? Da geht allenfalls der Median.
Leider ist die Messung der abhängigen Variablen sehr schwach (wenig differenzierte, ordinale 1-Item-
Messung), was die Möglichkeiten einschränkt. Aber ohnedies müsstest Du vielleicht Deine H3 nochmal klar
formulieren, was/wer wird womit/mit wem verglichen und was heißt "am häufigsten".
Gleiches bei H4. Hier müsste ich herausfinden, welche der beiden Variablen (soziale Verantwortung oder umfangreiche Sozialleistungen) pro Generation die höhere Bedeutung für jede Generation hat.
H4 war:
H4: Ethik und soziale Verantwortung hat bei der Generation Z im Vergleich zu früheren Generationen einen höheren Stellenwert als umfangreiche Sozialleistungen des Unternehmens.
Das ist keine völlig verständliche Aussage Es könnte auf eine Wechselwirkung zwischen
einem Messwiederholungsfaktor (Wichtigkeit gemessen für Ethik und für Sozialleistungen) und
Variable "Gruppenzugehörigkeit" (wissenschaftlich und methodisch betrachtet wäre besser
unkategorisiertes Alter) hinauslaufen, realisierbar als gemischte Varianzanalyse mit einem
Innersubjekt- und einem Zwischensubjektfaktor, aber genau weiß ich es noch nicht.
Mit freundlichen Grüßen
PonderStibbons