STATISTIK-FORUM.de

[LouWer]

Hallo zusammen,

bei unserem Szenario Experiment bekommt der Proband zunächst ein Ausgangsszenario genannt.
Danach wird ihm die Frage gestellt ob er anhand dessen zum Arzt gehen würde (verschiedene Antwortmöglichkeiten).
Danach bekommt derselbe Proband ein Social Media Post vorgelegt (insgesamt 16 verschiedene in der Studie, da 4 Variablen manipuliert werden mit jeweils zwei Ausprägungen, also insgesamt 2x2x2x2=16 Szenarien).
Danach wird der Proband erneut gefragt ob er zum Arzt gehen würde.

Wir würden gerne messen, welche der Variablen (oder auch welche Kombination an Variablen) zum Switch führt, sodass vor- und nach dem Lesen des Post eine unterschiedliche Meinung herrscht ob man zum Arzt geht oder nicht.
Die Scala hat vier Ausprägungen und ist nicht metrisch.

Wie kann das berechnet werden in SPSS? Hat jemand ggf. eine gute Idee?

[PonderStibbons]

Ganz konkret, wie sieht die Antwortskala der abhängigen Variablen aus?

Und wie groß ist die Probandenstichprobe?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Und wenn die Skala nur ordinal ist, wie definiert sich die vorher-nachher unterschiedliche Antwort? Ist das eine ja/nein-Zielgröße oder kann man die abstufen?

LG, Bernhard

[PonderStibbons]

Vielleicht sollte man im Forum eine Checkbox "ich antworte nicht auf Nachfragen" einführen.
Wenn die jemand dann ankreuzt, kann man sich die Arbeit sparen.

[bele]

Vielleicht sollte man im Forum eine Checkbox "ich antworte nicht auf Nachfragen" einführen.
Wenn die jemand dann ankreuzt, kann man sich die Arbeit sparen.

Das ist die mit Abstand beste Idee seit langem

[LouWer]

Entschuldigt die verspätete Antwort:

Die Antwortscala der zwei abhängigen Variablen sehen folgendermaßen aus:
eine hat 4 Antwortmöglichkeiten und ist quasi metrisch (keine Likert)
die andere hat 6 Ausprägungen gemäß Likert Skala.
Insgesamt haben wir 900 Probanden bei 16 Gruppen.

[LouWer]

Die Skala sieht folgendermaßen aus:

1)Would you consult a doctor? --> Antworten: Not at all. / In the next few days. / In the next few months. / Immediatly.

2) How likely are you to consult a doctor? --> Antwort von Extremely likely zu Extremely unlikely

[PonderStibbons]

Die Skala sieht folgendermaßen aus:

1)Would you consult a doctor? --> Antworten: Not at all. / In the next few days. / In the next few months. / Immediatly.

2) How likely are you to consult a doctor? --> Antwort von Extremely likely zu Extremely unlikely

Nebenbei erstmal, Likert-Skala ist der Name eines Messinstrumentes, das aus zwei oder mehr Likert-Items besteht, die summiert werden.
Diese Summe wird häufig als quasi-intervallskaliert behandelt. Das Antwortformat eines einzelnen Likert-Items ist ordinalskaliert.

Deiner Angabe zufolge soll soll das vierstufige Antwortformat von "Would you consult a doctor" quasi-intervallskaliert sein. Das ist
aber unmöglich, weswegen ich von einem Versehen ausgehe. Das zweite ist auch eine Ordinalskala, aber je nach Betreuer wird man
wohl häufig finden, dass das wie intervallskaliert ausgewertet wird.

Nun weiß ich nicht, ob wie im Ausgangsposting angegeben nur die erste oder jetzt beide Variablen als abhängige Variable ausgewertet
werden sollen. Und warum bei einem aufwändigen Experiment mit 900 Teilnehmenden ein ordinalskaliertes einzelnes Item die abhängige
Variable darstellen soll, statt eine sinnvolle, differenzierungsfähige und reliable Messung zu verwenden. Oder ist das nur eine
Zusatzauswertung für ein Experiment mit anderer primärer Fragestellung? In dem Fall wird man vielleicht manches lockerer sehen.

Wenn Would you consult a doctor? die abhängige Variable ist, dann könnte man sich drei Vorgehensweisen vorstellen.
1. Ordinale logistische Regressionsanalyse, bei der die 4 Faktoren (0/1-dummycodiert) sowie der Baseline-Wert einbezogen
werden (der Baseline-Wert in Form von drei dummy-Variablen, die vierte Stufe wäre Referenzwert). Man müsste sich dann
noch Gedanken machen, ob noch die Wechselwirkungen der Faktoren von Interesse sind, die müsste man als zusätzliche
Variablen einbeziehen.
2. Falls es die Fragestellung zulässt: Bilden einer binären Variable "hat sich der Wert der Variable von baseline bis zur zweiten
Messung erhöht, ja/nein". Damit als abhängiger Variable eine binär-logistischen Regression mit den 4 dummy-codierten Faktoren
und gegebenenfalls mit deren Wechselwirkungen. Wie bereits bei der ersten Möglichkeit, aber noch stärker haben wir das
Problem, dass sich Leute mit prä-Wert "immediately" nicht mehr verbessern können.
3. Eine Mehrebenenanalyse im Form von "generalized estimating equations" (GEE). Da sind die Beobachtungszeitpunkte innerhalb
Probanden "genestet" und man kann das analog zu einer Varianzanalyse für Messwiederholungen rechnen, nur dass GEEs auch
ordinale Variablen verwenden können.

Bei der anderen Variable kommt es darauf an, ob sie als ordinal oder intervallskaliert betrachtet wird. Bei ordinal wären es die
oben genannten Möglichkeiten, bei intervallskaliert eine "gemischte" Varianzanalyse für Messwiederholungen, d.h. eine
Varianzanalyse mit dem Innersubjektfaktor "Zeitpunkt" (2 Stufen) und vier jeweils zweistufigen Zwischensubjektfaktoren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons