ich bin gerade in der Planung einer wissenschaftlichen Arbeit und überlege dazu, wie ich am besten Vorgehen kann.
Nachdem ich nun die Literatur der letzten Jahrzehnte zu dem Thema quergelesen habe, bin ich mir der richtigen Methode nicht ganz bewusst und aus dem Statistik-Kurs wird mir dies leider auch nicht ersichtlich.
Folgendes Thema:
Bei der Arbeit geht es darum, mittels multipler linearer Regression zu bestimmen, wie stark bestimmte unabhängige Variablen (verschiedene Hypothesen aus der Literatur, Zufriedenheit mit Gemeinde etc.) die abhängigen Variable (eine Einstellung/Gefühl der Bürger zu ihrer Heimatstadt) beeinflussen.
Die unabhängigen Variablen sollen dabei mittels Likert-Items erfragt werden, also eine Frage pro u. Variable. Bei der abhängigen Variable bin ich mir unsicher, hier gibt es in der Theorie in jeder Veröffentlichung gefühlt eine komplett neue Herangehensweise, mal eine ein-dimensionale Likert-Skala, mal eine Likert-Skala mit mehreren Dimensionen...
Ich hatte jetzt folgende Ideen/Fragen:
Entweder ich nehme die ein-dimensionale Likert-Skala, mit 4 items, die in einer Quelle verwendet wurde. Ist es richtig, dass ich diese dann mithilfe von Cronbachs Alpha auf interne Konsistenz prüfe und dann mit dem Mittelwert eine zusammengefasste abhängige Variable erstellen kann?
Zumindest habe ich das Vorgehen so in anderen Studien ähnlich gesehen.
Eine andere Frage wäre, wie das Vorgehen aussieht, wenn ich eine der vorgeschlagenen mehr-dimensionalen Modelle nehme, in welchem es für die abhängige Variable eine Likert-Skala mit bspw. zwei sub-skalen gibt, die jeweils aus mehreren Items bestehen. Wie würde hier die Auswertung aussehen? Könnte ich die Sub-Skalen überhaupt zu einer zusammenfassen? Würde man dann den Mittelwert der beiden Sub-Skalen verwenden oder alle Items zusammennehmen. Logisch bin ich mir da nicht sicher, da die Verwendung von zwei sub-Skalen ja darauf hindeutet, dass sich diese beiden Dimensionen von der Interpretation unterscheiden; wenn ich diese zusammenfasse, könnte man sie ja direkt weglassen.
Ich würde gerne eines der mehr-dimensionalen Modelle nehmen, wenn der Aufwand machbar wirkt, da ich mir vorstellen kann, dass die Ergebnisse interessanter sind, wenn ich die Auswirkungen auf verschiedene Dimensionen eines theoretischen Konstrukts anwenden kann. Ich schätze, dann müsste man Regressionen je Sub-Skala machen?
Steinigt mich bitte nicht, sollte ich Stuss reden
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