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[buba2906]

VIelen Dank für die Antwort!

im Rahmen meiner Vignettenanalyse wurden Probanden zwei Stellenanzeigen präsentiert.
Diese sollten sich im ersten Schritt für die präferierte entscheiden -> Variable "Wahl"

Ich habe eine binär logistische Regression mit der abhängigen Variable "Wahl" durchgeführt. "Wahl" steht für "Attraktivität" einer Stellenanzeige.

Beide Stellenanzeigen wurden außerdem in Hinblick auf die Job-Attraktivität und die eigene Bewerbungsintention anhand von siebenstufigen Likert-Skalen bewertet.

Inwiefern die präferierte Stellenanzeige jetzt "attraktiv" ist, kann ich anhand meiner Regressionsanalyse bewerten, denn Wahl = Attraktivität
(Wahl = 4 Job-Dimensionen + Bewerbungsintention + Jobattraktivität + Alter + Geschlecht)


Kann ich irgendeine Aussage zu den "nicht-gewählten" Stellenanzeigen machen? Nur weil die Stellenanzeigen nicht gewählt wurden, muss das ja nicht heißen, dass sie nicht attraktiv sind?
Gibt es da einen Test?
Anhand der Mittelwerte der Variablen (Jobattraktivität und Bewerbungsintention) kann man schon einen (MW=5.8 im Vergleich zu MW=4.6) Vergleich ziehen. Aber gibt es da nicht vielleicht noch mehr?
Achja: N = 232


Ich hoffe das war verständlich!!

Viele Grüße!
N.

[PonderStibbons]

Kann ich irgendeine Aussage zu den "nicht-gewählten" Stellenanzeigen machen? Nur weil die Stellenanzeigen nicht gewählt wurden, muss das ja nicht heißen, dass sie nicht attraktiv sind?
Gibt es da einen Test?

Einen Test zum Vergleich von was womit? Einen Test zur Vorhersage wovon woraus?
Einen Test über den Zusammenhang von was womit? Einen Test über die Unterschiede
wozwischen in Hinsicht auf was?

[buba2906]

Vielleicht ein Test zwischen der "gewählten" und der "ungewählten" Stellenanzeige?

Aber nicht innerhalb einer Regressionsanalyse sondern ob man vielleicht die Mittelwerte der Variablen (Bewerbungsintention & Jobattraktivität) vergleichen kann und dann eine Aussage treffen kann?

Viele Grüße
N.

[buba2906]

Also, ob man irgendwie feststellen kann, dass auch die ungewählte Stellenanzeige irgendwie doch attraktiv ist.
Auch wenn sie nicht gewählt wurde.

[buba2906]

Also kann man eine Aussage über die nicht gewählte Stellenanzeige im Hinblick auf die Attraktivität machen?
Kann man sagen "Auch wenn die Stellenanzeige nicht gewählt wurde, finden die Leute die ungewählte Stellenanzeige trotzdem attraktiv."

[PonderStibbons]

Da stellst Du Mittelwert, Median. Standardabweichung, grafisch: Histogramm und Boxplot
der nichtgewählten versus gewählten Alternative hinsichtlich Attraktivität dar. Scheint mir.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[buba2906]

Vielen Dank

[buba2906]

Hallo nochmal,

irgendwie hat sich in meiner Datenauswertung doch ein Fehler eingeschlichen.

Innerhalb einer Vignettenanalyse habe ich die Attraktivität von Stellenanzeige (Vignetten) mittels der abhängigen Variable "Wahl" untersucht.
Stellenanzeige gewählt = attraktiv
.... nicht gewählt = wenig attraktiv

Die Stellenanzeigen hatten jeweils 4 Textbausteine, die variierten.
Vergütung (Hoch (1) und niedrig (0)
Work-Life-Balance (Gleitzeit (1) und Homeoffice (0)
Weiterbildung (Betriebliche Weiterbildung (0) und Weiterbildung zur Führungskraft (1)
sowie ein Titelbild (Blumen (0) und Männer(1)

Es gab 16 Vignetten und 240 Kombinationen. Jeder Proband bekam zwei Vignetten zu sehen.

Die Probanden (N=232) sollten sich in einem ersten Schritt für eine von zwei Stellenanzeigen entscheiden (Variable: Wahl)

Danach wurde die Attraktivität, die eigene Bewerbuungsintention sowie eine weitere Variable mit Hilfe von 7 stufigen Likert-Skalen bewertet.
Zuerst wurde die gewählte Stellenanzeige bewertet
und danach die nicht-gewählte.

In meinem Datensatz hab ich 464 Einträge, da jedem Probanden 2 Zeilen zugeschrieben werden.

Die Stellenanzeige haben mindestens in einer Dimension variiert, maximal in allen 4.

Wenn ich die Regression durchführe und beipspielsweise die Variable "Geschlecht" als Kontrollvariable hinzunehme, dann wird 464 Mal Geschlecht in der Regression gezählt, dabei sind es nur 232 Probanden. Das Problem entsteht ja zwangsläufig bei jeder Kontrollvariable.

Dieses Problem entsteht dadurch, dass jedem Probanden 2 Zeilen zukommen.

Habt ihr vielleicht eine Idee, wie ich das Problem lösen könnte?
Binär logistische Regression ist abgesprochen.

Stellenanzeige_gewählt (Nein (0) / Ja (1)

Geschlecht (m/w)

Stellenanzeige (1 = A 2 = B)


Stellenanzeige Stellenanzeige gewählt Work-Life-Balance Bild Vergütung Geschlecht Alter
1 1 1 1 1 1 29

2 0 1 0 1 1 29



Vielen Dank schonmal!!
Viele Grüße
N.

[buba2906]

nochmal kompakter formuliert:

ich habe eine Vignettenanalyse durchgeführt, in der sich die Probanden zunächst für einen von zwei Sachverhalten entscheiden sollten (Variable: Wahl)
Die beiden Sachverhalte sollten daraufhin nacheinander bewertet werden.
Für jeden Teilnehmer existieren 2 Zeilen in meinem Datensatz. Die Anzahl der Zeilen entspricht der Anzahl der Vignetten bzw. Entscheidungen.
Ich möchte eine binär logistische Regression durchführen mit der Variable "Wahl" als abhängige Variable. Dadurch, dass für jeden Teilnehmer 2 Zeilen existieren, gehen personenbezogene Daten (Geschlecht/Alter/Abschluss) doppelt in die Regression ein, was das Ergebnis verzerrt.
Wisst ihr vielleicht, wie ich das Problem lösen kann?
Herzlichen Dank im Voraus!

[buba2906]

Geht es vielleicht über die Funktion "Fälle aggregieren"?