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[Seli]

Hallo liebe Alle,

ich hoffe alle sind bei bester Gesundheit.

Ich habe ein Problem... ich hänge fest!
Ich habe folgende Variablen:

AV (7 Stück): 7 Faktoren (7 Arten von Motivation - ergo latent)
UV: 3 Gruppen

Klar MANOVA, easy.
Am ende kam heraus:
Die einfaktorielle MANOVA zeigte keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen für die kombinierten abhängigen Variablen (7 Faktoren).
Soweit so gut.

Aber was ich eigentlich wollte ist:
Die Probanden gaben auf einer Likert Skala an, wie hoch ihre Motivation ist. Daraufhin wurden die Items in Skalen zusammengetragen (7 Faktoren).
Jetzt will ich eigentlich wissen, welcher Faktor in welcher Gruppe am höchsten abschneidet... zB Gruppe 2 scort am höchsten bei Faktor 3 und am niedrigsten bei Faktor 1. Inhaltlich würde es dann sinn machen, zb. würde es in dem Fall bedeuten: Personen im Stadtteil XY tendieren eine höhere extrinsische Motivation zu haben aber dafür eine sehr niedrige intrinsische Motivation.
Meine Hoffnung ist nun, ist das so interpretierbar? eher nicht mit der MANOVA oder?

Soll ich die Gruppen dummy codieren und eigene Variablen erstellen? zB Aufteilung in 3 Gruppen und dann jeweils 0/1? und dann Kreuztabellen??

Hoffe ihr könnt mir helfen,

Beste Grüße und schöne Feiertage,
Selina

[PonderStibbons]

Wenn Deine Fragestellung ist, wie (streng getrennt voneinander betrachtet) die drei Gruppen jeweils die Faktoren in eine
Rangreihe bringen, dann wäre als Globaltest an eine Messwiederholungs- Varianzanalyse zu denken (für jede Gruppe eine
separat). Im Fall eines inferenzstatistsch signifikanten Ergebnisses könnte man paarweise Vergleiche (t-Tests) rechnen.

Mit freiindlichen Grüßen

PonderStibbons

[Seli]

Hi
Vielen liebe dank für deine Antwort.
Ok aber würde ich dann nicht lieber eine MANOVA mit Messwiederholung machen? also keine simple ANOVA mit Messwiederholung? Da ich ja mehrere AVs habe?

Ich habe das jetzt mit dem T-Test versucht... Ergo dummys auf 0 und 1 gesetzt und das ganze dann für jede Gruppe einzeln. Dabei kommt dann zB keine Signifikanz raus. Aber was bedeutet das dann? Ja nur dass gruppe 1 und 2 sich nicht unterscheiden right?
Ich will aber eigentlich wissen, welche Gruppe welchen Faktor (7) favorisiert.

Oder wie kann ich es dann ablesen bei mehreren Faktoren (7 Motivationen)

Viele Grüße,
Selina

[PonderStibbons]

Mein Vorschlag war, die 7 Faktoren als 7 Stufen eines Messwiederholungsfaktors zu betrachten und als Globaltest für jede der Gruppen getrennt eine einfaktorielle Messwiederholungs-Varianzanalyse zu rechnen. Wenn diese inferenzstatistisch signifikant wird, paarweise Vergleiche zwischen den Faktoren mittels t-Tests für abhängige Stichproben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons