STATISTIK-FORUM.de

[uniquegin]

Liebes Forum,

ich habe kürzlich für meine BA eine Studie durchgeführt, bei der die Teilnehmer über einen Zeitraum von 2 Wochen täglich Fragebögen ausfüllen sollten. In meinem Datensatz stelle ich nun fest, dass einige Teilnehmer nicht vollständig an der Studie teilgenommen haben, was zu fehlenden Daten führt. Es gab auch Probanden, die nicht mehr als die Hälfte, also weniger als 5 Tage, teilgenommen haben.

Für meine Analyse plane ich die Anwendung von zwei statistischen Verfahren:

- Mehrebenenregressionsanalyse
- Mehrebenenmediatoranalyse

Beide Verfahren sollen mit der Bootstrapping-Methode verknüpft werden, da ich die Vorteile dieser Methode nutzen möchte. Ich schätze die Vorteile der Bootstrapping-Methode für die Stabilität meiner Analysen und die Berücksichtigung der Unsicherheit in den Schätzungen.

Meine Fragen sind:

1) Kann ich die Daten der Probanden verwenden, die mindestens an der Hälfte der Studie teilgenommen haben, also mehr als 5 Tage?

2) Sollte ich die Daten der Probanden komplett ausschließen, die weniger als die Hälfte der Studie teilgenommen haben, also weniger als 5 Tage?

Eure Ratschläge und Meinungen zu diesem Thema wären für mich äußerst hilfreich. Vielen Dank im Voraus!

[PonderStibbons]

Thema, Fragestellung, unabhängige und abhängige Variablen, Stichprobengröße und Anteil
Frühabbrecher wären interessant. Und eine Erklärung, wieso 5 die Hälfte von 14 ist?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbns

[uniquegin]

Vielen Dank für deine Nachricht.

In meiner Bachelorarbeit beabsichtige ich zu untersuchen, ob es einen Konflikt zwischen familiären Verpflichtungen und der Arbeit (Work-Family-Konflikt) gibt, der sich auf die Arbeitszufriedenheit auswirkt. Dies möchte ich gerne im Kontext der "normalen Büroarbeit" und des "mobilen Arbeitens" untersuchen. Mein Ziel ist es herauszufinden, ob der Work-Family-Konflikt als Mediator eine Rolle bei der Beziehung zwischen dem Arbeitskontext (Büro vs. mobil) und der Arbeitszufriedenheit spielt. Ich gehe davon aus, dass die Arbeitszufriedenheit beim mobilen Arbeiten im Gegensatz zur normalen Büroarbeit steigt und der Work-Family-Konflikt dabei eine bedeutende Rolle als Mediatorvariable spielt.

Um diese Forschungsfrage zu beantworten, habe ich vier Hypothesen formuliert, die sich an den Schritten der Mediatoranalyse von Baron und Kenny (1998) orientieren:

- H1: Arbeitnehmer*innen weisen höhere Werte in der Arbeitszufriedenheit auf, wenn sie mobil arbeiten im Vergleich zu einer Arbeit im Büro.
- H2: Arbeitnehmer*innen weisen geringere Werte im Work-Family-Konflikt auf, wenn sie mobil arbeiten im Vergleich zu einer Arbeit im Büro.
- H3: Arbeitnehmer*innen, die einen geringeren Work-Family-Konflikt aufweisen, weisen höhere Werte in der Arbeitszufriedenheit auf.
- H4: Arbeitnehmer*innen, die mobil arbeiten, weisen höhere Werte in der Arbeitszufriedenheit auf im Vergleich zu einer Arbeit im Büro.

Für die Hypothesen 1 bis 3 werde ich eine Mehrebenen-Regressionsanalyse durchführen. Diese Analyse untersucht die Auswirkungen der unabhängigen Variablen (mobiles Arbeiten oder Büroarbeit) auf die abhängigen Variablen (Arbeitszufriedenheit und Work-Family-Konflikt) unter Berücksichtigung der Mehrebenenstruktur der Daten. Für Hypothese 4 werde ich eine Mehrebenen-Mediatoranalyse durchführen.

Ursprünglich haben insgesamt 85 Probanden an der Studie teilgenommen. Nach der Datenerhebung stellte ich fest, dass tatsächlich 81 Probanden teilgenommen haben. Von diesen 81 Probanden haben 14 Probanden weniger als 5 Tage an der Umfrage teilgenommen. Nach genauerer Betrachtung meines Datensatzes konnte ich feststellen, dass auch Teilzeitbeschäftigte an der Studie teilgenommen haben und daher diese Personen weniger als 5 Tage an der Umfrage teilnehmen konnten.

Da die Teilnehmer an den Wochenenden nicht an der Umfrage teilnehmen konnten, habe ich die Hälfte von 2 Wochen als 5 Tage bezeichnet. Obwohl die Umfrage über einen Zeitraum von 2 Wochen lief, mussten die Teilnehmer nur an den Arbeitstagen daran teilnehmen.

In Bezug auf die Daten der Teilzeitkräfte würde ich gerne wissen, ob es wichtig ist, diese in meiner statistischen Analyse zu berücksichtigen.

Ich bedanke mich im Voraus für deine Antwort!! Vielen lieben Dank nochmals!!

[PonderStibbons]

Demnach hast Du täglich den Konflikt zwischen Arbeit und Familie gemessen und die Arbeitszufriedenheit gemessen?
Ich kann der Beschreibung nicht entnehmen, dass eine vollständige Teilnahme bzw. eine Mindestteilnahmedauer für
die Analyse erforderlich wäre. Es sei denn, Du hast Grund zu der Annahme, dass sich dadurch eine markante systematische
Verzerrung ergibt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[uniquegin]

Genau,
ich habe demnach täglich den Konflikt zwischen Arbeit und Familie, den Kontext der Arbeit (also, ob mobil oder im Büro gearbeitet wurde) und die Arbeitszufriedenheit gemessen.

Heißt das, dass es deiner Meinung nach auch egal wäre, wenn ich alle Daten in meine Analyse miteinbeziehe?
Könntest du mir auch vllt. deine Argumente dazu erläutern?
Ich würde nämlich gerne wissen, was der Grund dafür ist.
Vielen lieben Dank!!!!

Und nochmals vielen Dank für deine Antwort!! Das erleichtert mich sehr!!

Mit freundlichen Grüßen
Uniquegin

[PonderStibbons]

Was gibt es da zu argumentieren? Begründet müsste erstmal die Herausnahme von Fällen werden, nicht die Beibehaltung.
Und eine solche Begründung hast Du nicht gegeben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Hallo Uniquegin,

Heißt das, dass es deiner Meinung nach auch egal wäre, wenn ich alle Daten in meine Analyse miteinbeziehe?

Mir ist noch nicht klar, warum Du jeden Teilnehmer zwei Wochen lang untersuchen wolltest. Sollte in dieser Zeit irgendwas spezielles geschehen, oder ging es einfach nur darum, durch wiederholte Messungen den Messfehler zu reduzieren? Im letzteren Fall ist ein Mehrebenenmodell durchaus in der Lage, mit unterschiedlich vielen Beobachtungen umzugehen. Das ist eine der Stärken dieses Verfahrens. Wenn die mehrfachen Messungen hingegen einen inhaltlichen Grund haben, dann könnte dieser Aspekt der Studie durchaus kompromittiert sein. Das kannst Du aber bestimmt erklären, warum Ihr Euch die Mühe mit zehn Erhebungen pro Proband gemacht habt.

Die andere Frage ist, warum die Leute nicht mitgemacht haben. Ist ein Work-Family-Konfilkt auch der Grund, aus der Studie auzuscheiden? Haben die Leute immer im Brüo teilgenommen aber nicht, wenn sie mobil gearbeitet haben? Wenn das so wäre, müsste man nochmal gründlich nachdenken. Ansonsten ist eine Mehrebenenanalyse durchaus in der Lage, unterschiedliche Beobachtungszahlen zu verarbeiten.

LG,
Bernhard

[uniquegin]

Hallo PonderStibbons und Bele,

ich war in den letzten Tagen erkrankt, daher die späte Antwort.

Vielen Dank für Eure Argumente!! Das hat mir sehr viel weitergeholfen! Vor Allem das letzte Argument von Bele!!

Ich hoffe Ihr habt einen schönen Start in das neue Jahr gefunden. Ich wünsche euch alles Gute!!

Mit freundlichen Grüßen
UniqueGin