STATISTIK-FORUM.de

[Stephan95]

Hallo liebe Mitglieder des Statistik Forums,

ich untersuche in Rahmen meiner Bachelorarbeit den Zusammenhang zwischen der Smartphone-Nutzungsintensität und der situativen Angst in Abhängigkeit der Abwesenheit oder Anwesenheit des Smartphones. (Probanden wurden in 2 Gruppen eingeteilt: Gruppe 1 durfte das Smartphone behalten, Gruppe 2 musste es abgeben).

Ich habe also 2 UVs:
- Smartphone-Nutzungsintensität (metrisch)
- Abwesenheit/Anwesenheit des Smartphones (nominal)
und eine AV: die momentane Angst (metrisch)

Ich möchte jetzt eigentlich 3 Dinge überprüfen:
H1: Probanden, die von ihrem Smartphone getrennt sind, haben ein höheres aktuelles Angst-Empfinden, als Probanden, die ihr Smartphone zur Verfügung haben.
H2: Je höher die Smartphone-Nutzungsintensität der Probanden, desto höher ist ihr aktuelles Angst-Empfinden.
H3: Probanden, die von ihrem Smartphone getrennt sind, haben bei gleicher Smartphone-Nutzungsintensität durchschnittlich ein höheres aktuelles Angst-Empfinden als Probanden, die ihr Smartphone zur Verfügung haben.

Meine erste Frage: Sind diese Hypothesen nachvollziehbar? Wird deutlich, was ich messen möchte?
Meine zweite Frage: Kann ich die Hypothesen mit einer multiplen Regression mit Dummy Variablen überprüfen?

--> Mein Gedankengang ist folgender: Durch die multiple Regression kann ich ja zunächst feststellen ob die UVs die AV vorhersagen können und welcher Faktor evtl. die bessere Vorhersage trifft. Durch die Dummy Variablen erhalte ich ja aber auch zwei Regressionsgeraden mit gleicher Steigung aber unterschiedlichen Achsenabschnitt. Aufgemalt wird deutlich : die eine Gerade liegt mit einem gewissen Abstand über der anderen Gerade. (Im Beispiel: Die Gerade "Probanden ohne ihr Smartphone" liegt über der Gerade "Probanden mit Smartphone") kann ich dadurch auch H1 überprüfen? Ist der Gedankengang überhaupt korrekt? Oder soll ich die Hypothese H1 einzeln in einem t-Test überprüfen.

Ich bin leider sehr überfordert mit den "für mich logischen" Möglichkeiten die Fragestellungen zu testen. Ich würde mich sehr freuen, wenn ihr mir helfen könnt. Bin auch für Anregungen, wie ich es lieber machen sollte froh.

Liebe Grüße
Stephan

[strukturmarionette]

Hi,

- wie groß sind die (Teil-)Stichprobenumfänge?

ansonsten:

Meine erste Frage: Sind diese Hypothesen nachvollziehbar? Wird deutlich, was ich messen möchte?
Meine zweite Frage: Kann ich die Hypothesen mit einer multiplen Regression mit Dummy Variablen überprüfen?

- H3 ist redundant, weil in H1 impliziert
- sonst i.O., aber es wäre ein Interaktionsterm zu bilden

Gruß
S.

[Stephan95]

Danke für die schnelle Antwort.
- die gesamte Stichprobengröße ist N = 86 // Teilstichproben sind n = 43 (ohne Smartphone) / n = 43 (mit Smartphone)

- also habe ich dich richtig verstanden, dass ich mit der multiplen Regression den Unterschied zwischen den Dummy Variablen (mit Smartphone & ohne Smartphone) überprüfen kann? (und deshalb H3 redundant ist mit H1) kann ich diesen Unterschied dann auch mit einem p-Wert berichten bzw. Ist das der t-Test, der bei den Koeffizienten gerechnet?

- Interaktionsterm bedeutet Mediationseffekte?

Grüße und Danke

[strukturmarionette]

Hi,

also habe ich dich richtig verstanden, dass ich mit der multiplen Regression den Unterschied zwischen den Dummy Variablen (mit Smartphone & ohne Smartphone) überprüfen kann?

- Ja. Mittels dem p-Wert des Interaktionseffektes (was einem Moderatoreffekt gleichkommt)
- Die Richtungsfeststellung des Effektes (Phono sapiens oder nicht) könnte graphisch erfolgen

Ist das der t-Test, der bei den Koeffizienten gerechnet?

- Nee.

Gruß
S.

[Stephan95]

Okay Danke.

Die Koeffizienten-Analyse, die mir ja bei einer multiplen Regression bei SPSS ausgegeben wird, muss doch dann interpretiert werden oder?

Da erhalte ich den standardisierten Beta-Wert für
a) die Konstante
b) Vorhersage Dummy Variable (Smartphone An- bzw. Abwesenheit) und Angst
c) Vorhersage Nutzungsintensität und Angst

Meinst du dann den p-Wert für b) oder muss eine weitere Rechnung durchgeführt werden, um einen signifikanten Unterschied der Dummy Variablen zu berichten?

Und ich würde mich noch freuen, wenn du mir noch eine Frage beantworten könntest:
Kann ich durch den SPSS Output eine Aussage treffen, dass die Abwesenheit des Smartphones (UV1) in Abhängigkeit der Smartphone-Nutzungsintensität (UV2) zu erhöhter Angst führt?
--> Gibt es da einen Interaktionseffekt beider unabh. Variablen, den man in dem Output ablesen kann? oder muss hier der Graph zu Rate gezogen werden oder eine weitere Rechnung erfolgen?
--> Oder in welchen Schritten würdest du diese Hypothese überprüfen.