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[whatssociety]

Hallo an alle,
ich schlage mich seit ca. einer Woche mit dem statistischen Modell für eine Projektarbeit herum und bin so langsam am Verzweifeln. Über Hilfe wäre ich extrem dankbar! Folgende Situation: Datengrundlage ist der AIDA Datensatz 2019, untersucht werden soll der Einfluss von Vereinsmitgliedschaft auf die politische Partizipation von Jugendlichen. Alle Variablen sind dichotom, Dummy umkodiert und nominal. Filtervariable mit der gewünschten Altersgruppe ist aktiv. Theoretische Grundlage ist die Sozialkapitaltheorie nach Putnam.
Folgende Probleme: Es ergeben sich 9 UVs (Vereinsarten) und 10 AVs (Arten politische Partizipation), was vor allem für die AVs zu viel und inhaltlich nicht sinnvoll ist. Die gefundene Literatur unterteilt an sich in konventionelle und unkonventionelle Partizipation, 2019 waren allerdings bereits 1/3 der Fragen auf online Arten der Partizipation bezogen, wozu ich keine bestehende Typologie finde. Jetzt die erste Frage: Was eignet sich für eine Gruppierung? Faktorenanalyse geht meines Wissens nach nur bei metrischen Variablen, Komponentenanalyse habe ich weitestgehend theoretisch versucht zu verstehen, krieg es in SPSS aber absolut nicht hin und weiß auch nicht ob es überhaupt sinnvoll ist. Falls ich dieses Problem gelöst habe, könnte ich x Indexvariablen erstellen, wobei sich das nächste Problem ergibt: Verwende ich den MAX Befehl für die Erstellung der Indexvariablen, ergeben sich erneut nominale Variablen. Verwende ich den MEAN Befehl, metrische. 9 UVs sind meines Erachtens okay, v.A. weil sich Vereinsarten sowieso nicht sinnvoll klassifizieren lassen. Es bleiben also vorerst noch nicht gruppierte und erstellte, latente AVs. Dann scheitere ich am statistischen Verfahren: Multiple Regression mit R-Quadrat als Effektstärke oder (M)ANOVA mit Eta-Quadrat oder ganz was anderes? Ich weiß es einfach nicht und je mehr ich lese, desto weniger verstehe ich. Falls mir jemand helfen kann, weine ich mindestens eine Dankesträne - versprochen!
Einen guten Start in die Woche an alle!

[PonderStibbons]

Datengrundlage ist der AIDA Datensatz 2019

Was ist das?

, untersucht werden soll der Einfluss von Vereinsmitgliedschaft auf die politische Partizipation von Jugendlichen.

Nebenbei, "Einfluss" (Kausalität) ist bei solchen Themen sehr schwer nachzuweisen. Sind das experimentelle oder Längsschnittdaten?
In der Regel ist es sinnvoller, einfach nur von Zusammenhang zu sprechen.

Jetzt die erste Frage: Was eignet sich für eine Gruppierung?

Gruppierung von was genau? Aller 10 dichotomen Partizipations-Items? 2/3 sind der Skizze zufolge in die bestehende Typologie einzuordnen?
Und warum soll das empirisch erfolgen? Das sieht eher nach einer inhaltlichen, theoriegestützten Aufgabe aus.

Verwende ich den MAX Befehl für die Erstellung der Indexvariablen, ergeben sich erneut nominale Variablen.

Und worin besteht dabei das Problem? Das Maximum von dummy-Variablen kann nur 0 oder 1 annehmen.
Davon ab, welches Skalenniveau Deine Variablen haben, beurteilst Du als Anwender, nicht Deine Software.

Multiple Regression mit R-Quadrat als Effektstärke oder (M)ANOVA mit Eta-Quadrat oder ganz was anderes?

Für 1 intervallskalierte AV multiple Regression, für mehrere intervallskalierte AVs multivariate Varianzanalyse,
je nach genauer Fragestellung auch Messwiederholungs-Varianzanalyse.
Für eine einzelne binäre abhängige Variable binär-logistische Regression.
Wie gut das jeweils durchführbar ist, hängt zentral von der Stichprobengröße ab, die ist leider nicht genannt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[whatssociety]

Danke für die Antwort!

Was ist das?

Die AID:A Erhebung 2019 (Aufwachsen in Deutschland: Alltagswelten) war eine Panel-Befragung mit drei Wellen. Befragungen fanden (teils wiederholt) für Heranwachsende (Geburt - 32) und bei Minderjährigen für deren Eltern statt. Die Stichprobenziehung verlief nach dem Zufallsprinzip über die Einwohnermeldeämter. Insgesamt 6300 Haushalte.

Nebenbei, "Einfluss" (Kausalität) ist bei solchen Themen sehr schwer nachzuweisen. Sind das experimentelle oder Längsschnittdaten?
In der Regel ist es sinnvoller, einfach nur von Zusammenhang zu sprechen.

Das ist wohl wahr, sollte ich mittlerweile eigentlich auch wissen. Die Daten sind Längsschnittdaten

Gruppierung von was genau? Aller 10 dichotomen Partizipations-Items? 2/3 sind der Skizze zufolge in die bestehende Typologie einzuordnen?
Und warum soll das empirisch erfolgen? Das sieht eher nach einer inhaltlichen, theoriegestützten Aufgabe aus.

Mein Gedanke war: zu viele AVs -> Indexvariablen bilden + metrisches Skalenniveau durch Mittelwertsbildung der einzelnen items erzeugen für mehr/aussagekräftigere statistische Tests. Genau, 2/3 sind durch Literatur zuzuordnen und der Gedanke war, durch Faktorenanalyse o.Ä (die auch konform mit der bereits etablierten Typologie) geht, entweder die online-items in die bestehenden 2 Kategorien zuzuordnen oder eine dritte Kategorie (online-Partizipation) zu erstellen. Das würde stand jetzt allerdings ohne theoretische oder empirische Begründung erfolgen, da ich nicht weiß, ob Faktoren- oder Korrespondenzanalyse geeignet ist und in der Literatur nichts zu online-Partizipation zu finden ist.

Für 1 intervallskalierte AV multiple Regression, für mehrere intervallskalierte AVs multivariate Varianzanalyse,
je nach genauer Fragestellung auch Messwiederholungs-Varianzanalyse.
Für eine einzelne binäre abhängige Variable binär-logistische Regression.
Wie gut das jeweils durchführbar ist, hängt zentral von der Stichprobengröße ab, die ist leider nicht genannt.

Dann wird es wahrscheinlich multivariate Varianzanalyse mit 2 oder 3 AVs? ...je nachdem wie und ob ich diese irgendwann mal bilden kann
N gesamt = 22739, N für die relevanten Fälle (Alter 16-18) = 1196
Allerdings liegen die Häufigkeiten der positiven Antworten für die Vereinstätigkeit in einer Range von 7-283 und für die politische Partizipation in einer Range von 19-372

[PonderStibbons]

Ist das jetzt eine Längsschnittstudie mit immer denselben Befragten, oder ist es eine dreimal durchgeführte
Querschnittstudie, mit jeweils unterschiedlichen Befragten?

Wie die online-Partizipation zu behandeln ist, solltest Du vielleicht mit Deiner Betreuungsperson besprechen.
Soll es unbedingt eine empirische Vorgehensweise sein, hat SPSS Möglichkeiten wie hier beschrieben https://www.ibm.com/support/pages/explo ... -variables .
Ein Messinstrument anhand statistischer Analysen zu entwickeln und dieses dann am selben Datensatz zur Bearbeitung
der inhaltlichen Fragen zu verwenden, gilt als nicht unproblematisch.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons