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[SpaceCadet]

Hallo miteinander!

Ich bin bei der Auswertung einer Studie leider etwas verloren und bräuchte dringend Hilfe.
In meiner Umfrage möchte ich das Verständnis von Beratung untersuchen. In 12 x 4 Items (jeweils ein Item pro Verständniskategorie) wird untersucht, als wie zutreffend die Aussagen (welche sich auf jeweils eine Kategorie beziehen) bewertet werden (intervallskalierte Antwortmöglichkeit von 1 bis 6).
Anschliessend habe ich für die vier Kategorien Mittelwerte gebildet, sodass ich je Kategorie einen Mittelwert habe. Diese vier Mittelwerte möchte ich nun vergleichen und untersuchen, ob sie sich (signifikant) voneinander unterscheiden.

Vereinfacht sieht mein Datensatz so aus:

Variablen: A B C D
Fall 1: 4.5 5 6 3
Fall 2: 3.5 4 3 5
...

Meine Fragen:
1. Gibt es eine Möglichkeit um zu untersuchen, ob sich diese vier Mittelwerte signifikant unterscheiden? (Für einen ANOVA-Test bräuchte ich ja einen Faktor, bzw. eine unabhängige Variable, den ich in diesem Fall jedoch nicht habe). Gibt es eine Möglichkeit eine Aussage zur Signifikanz zu machen oder muss ich mich mit der Beschreibung der Mittelwerte und Verteilung zufrieden geben?

2. Wäre es "korrekt/erlaubt" einen Faktor zu bilden (der kategorial ist), indem ich zwischen Kategorie A,B,C und D unterscheide und dann die Werte der Variablen als Fälle behandle? (pro Fall, der vorher ja 4 Werte hatte, hätte ich nun neu vier Fälle und somit eine Stichprobe die scheinbar 4x so hoch ist...) ? Damit könnte ich zumindest wieder einen ANOVA Test machen mit unabhängiger Variable (FaktorNeu) und abhängiger Variable (Werte)...
Es würden dann so ausschauen:

Variablen: FaktorNeu Werte
A 4.5
B 5
C 6
D 3
A 3.5
B 4
C 3
D 5

Gibt es da eine Lösung?

Ich bin enorm froh um jede Hilfe!
Vielen Dank im Voraus!

[PonderStibbons]

Varianzanalyse für Messwiederholungen mit einem 4stufigen Messwiederholungsfaktor, alternativ der "nonparametrische" Friedman Test (da die abhängige Variable nicht zwingend als intervallskaliert anzusehen ist).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[SpaceCadet]

Super, vielen herzlichen Dank!