Ich schreibe momentan meine Masterarbeit zum Thema Nudging und bin etwas überfordert mit der statistischen Auswertung meiner Ergbnisse. Strukturgleichungsmodelle waren mir bisher nicht geläufig und ich versuche mich noch in dem Dschungel zurechtzufinden.
Beschreibung meines Vorgehen und meiner Variablen:
Ich habe ein Experiment innerhalb von einem Unternehmen durchgeführt mit dem Ziel die Nutzer zum Ausfüllen verschiedener Proflinformationen zu bewegen.
Das ausgefüllte Profilattribut ist meine AV (binär codiert;0=nicht ausgefüllt,1=Profil ausgefüllt).
Die Teilnehmer haben drei Fragebögen ausgefüllt. Diese waren 5-stufig Likert-Skalert von "Stimme voll zu" bis "Stimme gar nicht zu":
Ein Fragebogen misst die Anfälligkeit für Nudging, was auch meine UV wäre.
Ein Fragebogen beschäftigte sich mit der Persönlichkeit (gemessen mit den Big5). Die Traits sollen wiederrum meine UV vorhersagen. So meine Hypothesen.
Ein Fragebogen misst die Internet Privacy Concerns. Dies soll als Kontrollvariable dienen, um zu überprüfen, ob Personen, die sich eher Sorgen, um ihre persönlichen Daten machen, generell einfach ihre Daten nicht angeben.
Außerdem waren die Teilnehmer (N=5.183) innerhalb des Experiments in 5 unterschieldiche Gruppen aufgeteilt, jede dieser Gruppen hat ein unterschieldichen Stimulus (Nudge) präsentiert bekommen, der das Ausfüllen der Profilattribute unterschiedlich beeinflussen sollte. Dabei waren meine Nudges unterschiedlich designt in Bezug auf die Ausprägung der Intensität (d.h. Wie stark wird die Person beeinflusst?) und des Tailorings (d.h. Wie gut ist der Nudge auf die Person zugeshcnitten?). Diese beiden Merkmale habe ich beim Design gekreuzt, so dass sich diese mögliche Paare ergeben haben:
Gruppe1: Hohe Intensität + Hohe Tailoring
Gruppe2: Hohe Intensität + Niedriges Tailoring
Gruppe3: Niedrige Intensität + Hohes Tailoring
Gruppe4: Niedrige Intensität + Niedriges Tailoring
Gruppe5: Kontrollgruppe (hat keinen Nudge gesehen)
Ich habe auch schon ein Modell entworfen, welches die Beziehungen, so wie angenommen beschreibt.
Ist hier ein Strukturgleichungsmodell angemessen und wie wende ich das an? Habt ihr Tipps, wie ich meine Nudges am besten codieren sollte?
Außerdem habe ich noch ein anderes zentrales Problem: Ich habe die Cronbach's Alpha Werte meiner Skalen berechnet, dabei bin ich bei der Skala für meine UV auf ein CA=.38 gekommen. Also nicht annährend akzeptabel. Auch durch Kombination und Weglassen von unterscheildichen Items innerhalb der Skala komme ich nicht über einen Wert von .59. Da das ziemlich problematisch ist, ist eigentlich die Konsequenz daraus, dass ich diese Variable aus meine Modell rauswerfen muss (Hierzu sei gesagt, dass die Daten gut bereinigt worden sind und es definitiv ein Problem mit der Skala ist). Kann ich dann immer noch ein Strukturgleichungsmodell rechnen oder ist dann ein anderes Verfahren besser geeigenet?
Ich habe zur Auswertung SmartPL4 zur Verfügung.
Ich hoffe ich habe euch mit diesem gewaltigen Post nicht erschlagen und jemand kann mir vielelciht helfen!
Vielen Dank schon mal für eure Hilfe
