Hallo in die Runde,
Ich bin auf der Suche nach einem passenden Verfahren für eine Fragestellung meiner Masterarbeit. Vielleicht kann mir jemand weiterhelfen, der mehr Einblick in die Statistik hat. Für jede Idee oder Anregung bin ich dankbar!
Eine kurze Erklärung:
Ich gehe davon aus, dass sich über drei Messzeitpunkte die Burnout (BO) Symptomatik verändert hat. In meiner Fragestellung möchte ich gern untersuchen, ob und v.a. wie sich die Häufigkeitsverteilung von Personen in den drei Ausprägungen der BO-Symptomatik über die drei Messzeitpunkte unterscheiden und verändert haben.
Sprich ich habe:
- drei Messzeitpunkte (vor - während - nach Ereignis) --> mehr als 2 abhängige Stichproben
- drei Ausprägungsstufen (gering - moderate - hohe BO-Symptomatik) --> ordinalskalierte Variable
Ziel der Fragestellung ist zu sehen, ob sich die Anzahl der Personen in den Gruppen über die Zeit signifikant ändern und im besten Fall, beispielsweise wo und wann eine besonders große Abnahme o. Zuwachs einer Gruppe stattfand. Man könnte auch sagen, ich möchte wissen, wie sich das Verhältnis der drei BO-Symptomatik Ausprägungen über die Zeit geändert hat.
Bisher habe ich leider nur Ansätze gefunden, die entweder nur zwei abhängige Stichproben/Messzeitpunkte berücksichtigen würden, wie z.B. der (McNemar-)Bowker Test. Oder aber Ansätze, die zwar >2 abhängige Stichproben/Messzeitpunkte berücksichtigen, jedoch nur für dichotome Merkmale ausgelegt sind, wie z.B. der Cochrans Q Test.
Daher nun meine Frage: Gibt es Ideen oder einen Vorschlag, ob es einen passenden Test für meine Fragestellung gibt? Wenn ja, welcher wäre das?
Zu erwähnen ist auch noch, dass ich zur Datenanalyse SPSS nutzen möchte.
Über eine Antwort würde ich mich sehr freuen.
Viele Grüße,
Er.Es.