STATISTIK-FORUM.de

[strukturmarionette]

Hi,

mein Auftraggeber möchte, dass ich eine Varianzanalyse und einen Signifikanztest durchführe, was würden Sie dann vorschlagen?

- zunächst die statistischen Anwendungsvoraussetzungen des allgemeinen linearen Modells mt den Stichproben prüfen

Gruß
S.

[newbie_00]

Wäre die zweifaktorielle oder mehrfaktorielle Varianzanalyse passend? Oder eher t-Test mit unabhängigen Stichproben z.B. zum Vergleich zwischen geimpften und nicht-geimpften Personen?

Ich habe wirklich keine Ahnung wie die Daten statistisch ausgewertet werden müssen, wenn ich solche Hypothesen habe. Ich muss die Daten dann nicht rechnen, da die Studie ja fiktiv ist.

Ich bitte um eure Hilfe, bin gerade ziemlich verloren

[bele]

Da es sich nicht um eine reale, sondern um eine Übungssituation handelt kann und muss man wohl berücksichtigen, welche Erhebungs- und Analysemethoden gelehrt wurden. Es macht keinen Sinn das einfacher oder komplizierter zu gestalten als so dass man zeigt, dass der Unterichtende seinen Lehrstoff wiedererkennt.

LG, Bernhard

[newbie_00]

Guten Morgen liebe Forumsgemeinde

Danke für die Kommentare.

Meine eigentliche Frage, welche statistisches Modell ich für die Hypothesentestung nehmen könnte, wurde nicht beantwortet. Ich hätte gerne eure Meinung dazu gehört, ob es richtig wäre eine Varianzanalyse zu machen oder eher eine Regressionsanalyse? Wenn ja, welche genau? Einfaktorielle Varianzanalyse oder mehrfakotielle? Multiple Regressionsanalyse oder linear? Also ohne zu verkomplizieren, wenn ihr rein diese Hypothesen und Messinstrumente betrachtet. Für Inputs bin ich euch sehe dankbar.

LG, newbie_00

Hypothesen:
Was denken die Menschen über geimpfte und nicht geimpfte Personen?
H1a: Geimpft zu sein, hat einen positiven Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen geimpften Personen.
H1b: Nicht geimpft zu sein, hat einen positiven Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen nicht geimpften Personen.
H2a: Geimpft zu sein hat einen negativen Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen nicht geimpften Personen.
H2b: Nicht geimpft zu sein hat einen negativen Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen geimpften Personen.

Was halten die Menschen von der Zertifikatspflicht?
H3a: Geimpft zu sein hat einen positiven Einfluss auf die Akzeptanz der Zertifikatsanforderungen.
H3b: Nicht geimpft zu sein, hat einen negativen Einfluss auf die Akzeptanz der Zertifikatspflicht.

H4: Die Anwesenheit von Hochrisikopersonen in der unmittelbaren Umgebung mäßigt den Zusammenhang zwischen dem Impfstatus und dem Grad der Akzeptanz der Zertifikatsanforderungen.

Messinstrumente Fragebogen:
- Impfstatus: Geimpfte, Nichtgeimpfte. Sollten hier noch die Nichtgeimpften aus medizinischen Gründen erhoben werden?
- Akzeptanz von Zertifikatsregelungen: 1 geschlossene Frage, 1 offene Frage
Z.B. geschlossene Frage: "Akzeptieren Sie die Zertifikatsbestimmungen?"
Z.B. offene Frage: "Was sind die Gründe, warum Sie die Zertifikatsregelungen nicht akzeptieren?"
- Kollektive Identität (mit Nichtgeimpften): Hogg et al. (2007), α = 0,93, 10 Items (1 = stimme überhaupt nicht zu, 7 = stimme voll zu).
- Kollektive Identität (mit Geimpften): Hogg et al. (2007), α = 0,93, 10 Items (1 = stimme überhaupt nicht zu, 7 = stimme voll zu).
- Wahrgenommene Beziehung zwischen den Gruppen: Ritcher et al. (2006), α = 0,82, 9 Items (1 = stimme überhaupt nicht zu, 7 = stimme voll zu).

[PonderStibbons]

Du kannst die Hypothesen einzeln abarbeiten und zum Beispiel jeweils die abhängige Variable zwischen
Geimpften/Nichtgeimpften vergleichen, ein inferenzstatistischer Signifikanztest wäre der t-Test für
unabhängige Stichproben.

Du kannst bei den ersten 4 Hypothesen auch eine Messwiederholungs-Varianzanalyse rechnen, bei der
"Identifikation mit Leuten mit demselben Impfstatus wie der Befragte" und "Identifikation mit Leuten
mit anderem Impfstatus wie der Befragte" über alle Probanden hinweg verglichen werden Zusätzlich
kann als Gruppierungsvariable "Impfstatus des Befragten" eingefügt werden. Die Wechselwirkung zwischen
dem Messwiederholungsfaktor und dem Gruppierungsfaktor sagt dann aus, ob eine etwaige Differenzierung
zwischen Menschen mit eigenem versus anderem Impfstatus bei Geimpften und Ungeimpften unterschiedlich
stark ausgeprägt ist.

[strukturmarionette]

Hi,

ob es richtig wäre eine Varianzanalyse zu machen oder eher eine Regressionsanalyse?

- beides ist das gleiche (statistisch)
- erstrangig relevantes (statistisches) schrieb ich oben
- welche Fachliteratur diesbezüglich verwendest du?

Gruß
S.

[bele]

Hallo newbie,

Also ohne zu verkomplizieren, wenn ihr rein diese Hypothesen und Messinstrumente betrachtet.

Sorry, wenn ich "Fällt euch sonst noch etwas auf? Habt ihr irgendwelche Verbesserungsvorschläge?" zu allgemein verstanden hatte.

H1a: Geimpft zu sein, hat einen positiven Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen geimpften Personen.

Wenn geimpft sein dichotom ist und "kollektive Identität mit Geimpften" auf einer 10-Item-Likertskala gemessen wird und man davon ausgehen kann, dass die Stichprobe representativ ist, dann ist das ein einfacher t-Test. Wenn man die Repräsentativität der Stichprobe nicht sicherstellen kann, weil beispielsweise übermäßig viele Frauen oder übermäßig viele Französischsprechende teilgenommen haben dann kann eine multiple Regression unter Berücksichtigung von Gender und Hauptsprache ggf geschickter sein, aber ich fange schon wieder an, zu verkomplizieren.

H1a: Geimpft zu sein, hat einen positiven Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen geimpften Personen.
H1b: Nicht geimpft zu sein, hat einen positiven Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen nicht geimpften Personen.
H2a: Geimpft zu sein hat einen negativen Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen nicht geimpften Personen.
H2b: Nicht geimpft zu sein hat einen negativen Einfluss auf die soziale Identifikation mit anderen geimpften Personen.

Das ist viermal ein Vergleich von Likerskalen in zwei Gruppen und es gilt das oben gesagt.

Was halten die Menschen von der Zertifikatspflicht?
H3a: Geimpft zu sein hat einen positiven Einfluss auf die Akzeptanz der Zertifikatsanforderungen.
H3b: Nicht geimpft zu sein, hat einen negativen Einfluss auf die Akzeptanz der Zertifikatspflicht.

Sorry, ich kann Deine Antwort gerade nicht finden, auch welcher Skale die Akzeptanz der Zertifikatspflicht erhoben werden soll. Steht das schon irgendwo?

HTH,
Bernhard

[newbie_00]

Hi,

ob es richtig wäre eine Varianzanalyse zu machen oder eher eine Regressionsanalyse?

- beides ist das gleiche (statistisch)
- erstrangig relevantes (statistisches) schrieb ich oben
- welche Fachliteratur diesbezüglich verwendest du?

Gruß
S.

Ich studiere Psychologie und verwende das Buch "Statistik und Forschungsmethoden" von Eid Michael. Habe ich deine Frage richtig verstanden?

[newbie_00]

Hallo PonderStibbons, Hallo Bernhard

Eure Inputs sind hilfreich.

Bleibt es weiterhin bei t-Test für unabhängige Stichproben? Wenn ich folgende Hypothesen hinzunehmen würde:

H5a: Geimpfte Personen zeigen mehr abweichendes Verhalten bezüglich der COVID-19-Vorschriften.
H5b: Nicht-geimpfte Personen zeigen weniger abweichendes Verhalten in Bezug auf die COVID-19-Vorschriften.
H6a: Der Zusammenhang zwischen Geimpften und abweichendem Verhalten in Bezug auf die COVIC-19-Vorschriften wird durch ein geringeres wahrgenommenes Risiko vermittelt.
H6: Der Zusammenhang zwischen nicht-geimpft sein und weniger abweichendem Verhalten bezüglich der COVIC-19 Regelungen wird durch ein höheres wahrgenommenes Risiko vermittelt.

zusätzliche Messinstrumente:
Befolgung der COVID-Vorschriften
1 geschlossene Frage mit 9 Items (ja/nein), 3 offene Fragen
Z.B., geschlossene Frage: "Haben Sie...?"; Item: "Ihr Zertifikat nicht gezeigt, obwohl es verlangt wurde?"
Z.B. offene Frage: "Was sind die Gründe, warum Sie die COVID-Vorschriften befolgen / nicht befolgen?"

Intergruppale Beziehungsidentität
Rast et al. (2020), α = 0,87, 14 Items (1 = stimme überhaupt nicht zu, 7 = stimme voll zu)
E.G., „When vaccinated people think of ourselves, we should think about non-vaccinated also.“

Akzeptanz von Zertifikatsregelungen wird so erhoben: 1 geschlossene Frage, 1 offene Frage
Z.B. geschlossene Frage: "Akzeptieren Sie die Zertifikatsbestimmungen?"
Z.B. offene Frage: "Was sind die Gründe, warum Sie die Zertifikatsregelungen nicht akzeptieren?"

Ist ein einfacher t-Test das gleiche wie t-Test für unabhängige Stichproben? Ich gehe davon aus, dass meine Stichprobe repräsentativ wäre.

[bele]

Hallo newbie_00,

H5a: Geimpfte Personen zeigen mehr abweichendes Verhalten bezüglich der COVID-19-Vorschriften.
H5b: Nicht-geimpfte Personen zeigen weniger abweichendes Verhalten in Bezug auf die COVID-19-Vorschriften.

Wiederum unter der Annahme, dass jeder entweder geimpft oder nicht-geimpft ist und es keine weiteren Varianten gibt ich das beides für die gleiche Hypothese bzw. weiß nicht, warum das zwei verschiedene sein sollen.

H6a: Der Zusammenhang zwischen Geimpften und abweichendem Verhalten in Bezug auf die COVIC-19-Vorschriften wird durch ein geringeres wahrgenommenes Risiko vermittelt.

Sorry, wenn ich weiter alles zu kompliziert mache. Hast Du noch nicht beschrieben wie "abweichendes Verhalten" skaliert ist oder habe ich das nur überlesen? Oder ist "abweichendes Verhalten" das gleiche wie "Befolgung der CoViD-Vorschriften?

H6: Der Zusammenhang zwischen nicht-geimpft sein und weniger abweichendem Verhalten bezüglich der COVIC-19 Regelungen wird durch ein höheres wahrgenommenes Risiko vermittelt.

Befolgung der COVID-Vorschriften
1 geschlossene Frage mit 9 Items (ja/nein), 3 offene Fragen

Ist ein einfacher t-Test das gleiche wie t-Test für unabhängige Stichproben?

Ja, Deine t-Tests dürften sich auf unabhängige Stichproben beziehen.

Ich gehe davon aus, dass meine Stichprobe repräsentativ wäre.

Wenn man eine so grobe Vereinfachung der Situation vornehmen kann macht das natürlich alles sehr, sehr viel einfacher. Sei Dir halt bewusst, dass das in einer akademischen Hausaufgabe ein netter Weg sein kann, die wahren Probleme so einer Studie und den wahren Kostentreiber einfach unter den Tisch fallen zu lassen. Der Komplexität demoskopischer Arbeit wird das dann halt nicht mehr gerecht und führt uns letztlich auf meinen obigen Punkt zurück, dass wir halt nur das einsetzen können und müssen, was halt gelehrt wurde.

LG,
Bernhard