STATISTIK-FORUM.de

[alenaf124]

Liebe Forenmitglieder,

ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit und stehe in der Auswertung meiner Umfrage etwas an und habe leider keinen anderen Ansprechpartner für die nächsten Wochen zugänglich. Die Stichprobe hat eine Größe von 179 Befragten. Die Umfrage enthält fünf Fragen, welche dichotome Variablen sind, sprich, die Teilnehmenden können jeweils zwischen Produkt A mit besonderem Merkmal und Produkt B ohne besonderen Merkmal auswählen. Darüberhinaus gibt es einige demographische Fragen, nämlich das Alter, das Geschlecht, der höchste Bildungsstand und die aktuelle Beschäftigung. Nun möchte ich die Antworten der beschriebenen Produktpräferenz zwischen Produkt A und Produkt B in Abhängigkeit der demographischen Daten setzen und habe dafür folgende Hypothesen entwickelt:

- Desto höher das Bildungsniveau, desto eher wird Produkt A (mit Merkmal) oder Produkt B gewählt
- Desto höher das Alter, desto eher wird Produkt A (mit Merkmal) oder Produkt B gewählt
Hier habe ich eine metrische unabhängige Variable und eine dichotome abhängige Variable

- Weibliche Personen wählen eher Produkt A (mit Merkmal) oder Produkt B
- Männliche Personen wählen eher Produkt A (mit Merkmal) oder Produkt B
Hier habe ich eine dichotome unabhängige Variable und eine dichotome abhängige Variable

Nun ist meine Frage, mit welchen statistischen Berechnungen ich diese Hypothesen berechnen könnte? Ich bin mir nach intensiver Recherche aufgrund der Informationsflut, in der verschiedene Begriffe für die selben Dinge genutzt werden, leider absolut unsicher, ob ich was übersehe und wie ich da vorgehen kann. Ich würde mich wirklich über eine kurze Expertise freuen!

Liebe Grüße

Alena

[PonderStibbons]

- Desto höher das Bildungsniveau, desto eher wird Produkt A (mit Merkmal) oder Produkt B gewählt

Nur nebenbei, ich würde "je-desto" vorschlagen zu verwenden.

Hier habe ich eine metrische unabhängige Variable und eine dichotome abhängige Variable

Bildungsniveau ist in aller Regel nicht intervallskaliert, sondern bestenfalls ordinalskaliert.
Oder wie ist das hier ganz konkret definiert, erfasst und gemessen, sodass man es doch als
intervallskaliert ansehen kann?

Um den Zusammenhang zwischen den beiden Variablen zu analysieren, wäre ein Mann-Whitney U-Test
möglich, mit der dichotomen abhängigen Variable als Gruppierungsvariable und Bildung als (technisch
gesehen) "abhängiger" Variable.

Hier habe ich eine dichotome unabhängige Variable und eine dichotome abhängige Variable

Das ist üblicherweise eine Vierfeldertafel mit Chi² Test.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Hallo Alena,

Die Umfrage enthält fünf Fragen, welche dichotome Variablen sind, sprich, die Teilnehmenden können jeweils zwischen Produkt A mit besonderem Merkmal und Produkt B ohne besonderen Merkmal auswählen.

Das klingt so, als wollte man zählen, wie oft Produkt A und wie oft Produkt B gewählt wird. Dann wäre das keine dichotome Variable, sondern eine Zählvariable mit Werten von Null bis Fünf ("wie oft wurde Produkt A gewählt").

Wenn ich damit Recht habe, ändert das alles. Wenn ich damit nicht Recht habe, solltest Du das Projekt nochmal so beschreiben, dass man nicht zu so falschen Schlüssen kommen kann.

LG,
Bernhard

[alenaf124]

Hallo Bernhard,

Das klingt so, als wollte man zählen, wie oft Produkt A und wie oft Produkt B gewählt wird. Dann wäre das keine dichotome Variable, sondern eine Zählvariable mit Werten von Null bis Fünf ("wie oft wurde Produkt A gewählt").

danke für deine Antwort! Ja tatsächlich soll in der Auswertung gezählt werden, wie oft Produkt A oder Produkt B gewählt wurde, was dann wiederum in Relation mit den demographischen Daten gesetzt wird. Aber ist das nicht das grundlegendste, was bei der Auswertung einer Umfrage getan wird? Die Bezeichnung der dichotomen Variable bezieht sich doch auf die Auswahlmöglichkeit, oder etwa nicht? Wo liegt denn der konkrete Unterschied?

Liebe Grüße

Alena

[alenaf124]

Grüß dich!

Danke für deine Antwort!

Nur nebenbei, ich würde "je-desto" vorschlagen zu verwenden.

Wohl wahr!

Bildungsniveau ist in aller Regel nicht intervallskaliert, sondern bestenfalls ordinalskaliert.
Oder wie ist das hier ganz konkret definiert, erfasst und gemessen, sodass man es doch als
intervallskaliert ansehen kann?

Auch wahr. Das Bildungsniveau ist in Master - Bachelor - Abitur/Matura - Fachschulreife und Hauptschulabschluss gegliedert, also ordinalskaliert.

Um den Zusammenhang zwischen den beiden Variablen zu analysieren, wäre ein Mann-Whitney U-Test
möglich, mit der dichotomen abhängigen Variable als Gruppierungsvariable und Bildung als (technisch
gesehen) "abhängiger" Variable.

Soweit einleuchtend, danke! Bedeutet das, ich habe sowohl die Gruppierungsvariable also Gruppe 1 die eher Produkt A (mit Merkmal) gewählt hat und Gruppe 2, die eher Produkt B (ohne Merkmal) gewählt hat als auch die Höhe der Bildung als abhängige Variable? Könnte eine mögliche Hypothese für den Mann-Whitney U-Test dann wie folgt lauten: Wählen Menschen mit einem höheren Bildungsniveau eher das Produkte mit dem spezifischen Merkmal?

Liebe Grüße

Alena

[PonderStibbons]

Bedeutet das, ich habe sowohl die Gruppierungsvariable also Gruppe 1 die eher Produkt A (mit Merkmal) gewählt hat und Gruppe 2, die eher Produkt B (ohne Merkmal) gewählt hat als auch die Höhe der Bildung als abhängige Variable? Könnte eine mögliche Hypothese für den Mann-Whitney U-Test dann wie folgt lauten: Wählen Menschen mit einem höheren Bildungsniveau eher das Produkte mit dem spezifischen Merkmal?

"Haben Leute, die A wählen, ein anderes Bildungsniveau als Leute, die B wählen."
wäre in etwas die Frage des U-Tests, was aber aufs selbe hinausläuft.

Allerdings hat die Antwort auf Beles Frage ja schon klargemacht, dass nicht die einzelne
Wahl A vs. B die abhängige Variable in der Studie ist, sondern die Anzahl der A-Wahlen;
also keine binäre, sondern eine intervallskalierte Variable. Die lässt sich mit Bildungsgrad
per Spearman-Rangkorrelation in Beziehung setzen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[alenaf124]

Wirklich vielen Dank für die Hilfe!

Allerdings hat die Antwort auf Beles Frage ja schon klargemacht, dass nicht die einzelne
Wahl A vs. B die abhängige Variable in der Studie ist, sondern die Anzahl der A-Wahlen;
also keine binäre, sondern eine intervallskalierte Variable.

Und wie setze ich dann die Variable mit dem Geschlecht in Relation? Kann ich dafür dennoch den Chi² Test nutzen? Das sähe aktuell so aus:

Nullhypothese: Es gibt keinen Zusammenhang zwischen dem Geschlecht und der Wahl des Produkts
Alternativhypothese: Es gibt einen Zusammenhang zwischen dem Geschlecht und der Wahl des Produkts

Die Tabelle zeigt die Anzahl der ausgewählten Produktoption abhängig vom Geschlecht.

Code: Alles auswählen

            | Produkt A   |    Produkt B    |   Total
-------+----------+----------------
männlich   |     38               31             109
weiblich   |     55               54              69
total      |     93               85             178

Chi² 0,36
df 1
p Wert 0,548

Beweist in dem Fall keinen Zusammenhang des Geschlechts und der Wahl des Produkts, viel relevanter ist aber an der Stelle, ob der Test in dem Fall überhaupt hier eingesetzt werden darf? Nach der neuen Definition eurerseits sind Produkt A und B ja intervallskaliert, bedeutet ja eigentlich, dass der Chi² Test nicht genutzt werden darf. Macht die Berechnung so Sinn?

Liebe Grüße

Alena

[PonderStibbons]

Und wie setze ich dann die Variable mit dem Geschlecht in Relation?

Ob sich die durchschnittliche Zahl der A-Wahlen (möglich sind 0 bis 5 A-Wahlen für einen
Probanden, wenn ich Studienskizze richtig verstehe) zwischen den Geschlechtern unterscheidet,
lässt sich durch einen Welch-korrigierten t-Test prüfen.

Der von Dir dargestellte Test befasst sich hingegen mit der Frage, ob sich die Auswahl von
A bzw. B bei einer bestimmten (von insgesamt 5 [?]) durchgeführten Wahlen zwischen den
Geschlechtern unterscheidet.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[alenaf124]

Ganz genau, das wurde durch deine letzte Antwort sehr gut zusammengefasst. Auf erster Ebene meiner Analyse möchte ich jedes der fünf Produkte einzeln in Abhängigkeit des Geschlechts betrachten, mittels des Chi² Tests. Auf zweiter Ebene möchte ich für alle fünf Produkte die allgemeine Tendenz zu Produkt A oder eben Produkt B in Abhängigkeit des Geschlechts analysieren. Dafür werde ich es mit dem Welch-korrigierten t-Test versuchen, danke für den Tipp!
Wie würde ich denn in weiterer Folge, auf alle fünf Produkte bezogen, die durchschnittliche Tendenz zur Wahl von Produkt A oder Produkt B berechnen, unabhängig einer sonstigen Variablen, wie das Geschlecht?

Liebe Grüße

Alena

[PonderStibbons]

Ich verstehe leider die Frage nicht. Das ist doch bereits in Zusammenhang mit dem t-Test erledigt?
Individuell ist ein Wert von 0 bis 5 für die "Tendenz zu A" möglich, und das kann man über alle Frauen
bzw. alle Männer mitteln oder genauso gut über die Gesamtgruppe von=179 Personen. Oder was meinst
Du sonst noch mit der Frage?