Hilfe bei MANOVA / Dummy Codierung benötigt

[Nadl]

Hallo liebe Statistik-Profis

Ich bin leider ein blutiger Anfänger mit SPSS (und das noch im letzten Semester....) und benötige eure dringende Hilfe.
Da ich nicht unbedingt weiß, was ihr für die Hilfe an Informationen braucht, beschreibe ich mal kurz unser Projekt welches wir mittels SPSS auswerten wollen.

Unser Forschungsinteresse ist, ob sich die Attraktivität und das Geschlecht von Politikern auf ihren Wahlerfolg auswirken.
Dafür haben wir eines experimentellen Fragebogens verschieden akttraktiven Personen (wurde vorher geratet) mit unterschiedlichen Geschlechtern den Befragten vorgelegt. Immer zwei verschiedene Personen wurde von 1 Befragten bewertet, ob er diese Person wählen würde oder nicht. Außerdem wurde noch die Partei gezeigt und verschiedene politische Statements.
--> Wir haben also eine Conjoint Analyse gemacht.
Die relativen Wichtigtigkeiten und Teilnutzenwerte haben wir mittels ANOVA berechnet und analysiert.

Diese Kontellationen haben wir:
- Frau attraktiv vs. Mann unattraktiv
- Frau unattraktiv vs. Mann attraktiv
- Frau unattraktiv vs. Mann unattraktiv
- Frau attraktiv vs. Mann attraktiv
- Frau unattraktiv vs. Frau attraktiv
- Mann unattraktiv vs. Mann attraktiv

Nun wollen wir eine MANOVA machen und schauen in wie weit das Geschlecht und die Attraktivität einfluss auf die "wählbarkeit" haben.
Unser Betreuer meinte, dass wir nun dafür Dummy Codierungen vornehmen müssen und die Geschlechtskonstellationen und Attraktivitätskonstellationen dadurch codiert werden müssen.

Wir sind etwas hilflos??? Wo können wir die Variablen als Dummys codieren und wie führen wir dann die MANOVA durch???


Liebe Grüße
Nadine

[drfg2008]

Meine Kenntnisse von Conjoint-Modellen sind zwar sehr elementar. Wenn ich allerdings die Darstellungen von Backhaus/ Erichson/ Plinke und Weiber gegen deine Darstellung halte, fallen mir gleich mehrere Probleme auf:

[1] Bei der C-Analyse müssen die einzelnen Eigenschaftsausprägungen in einer kompensatorischen Beziehung zueinander stehen (S.501).

[2] Die ausgewählten Eigenschaften sollten unabhängig sein (additives Modell) (ebd.).

So, und das ist schon einmal nicht der Fall. Denn Partei und pol. Statements sind weder unabhängig, noch kompensatorisch.

Dann kombiniert ihr die Variablen nicht so, wie im Beispiel. Ihr müsstet (entsprechend Backhaus) etwa so kombinieren:

Geschlecht (m/w)
Attraktivität (ja/nö)
Partei (A/B/C/D)
Statement(A/B/C/D)

usw. Das wären dann schon 2 x 2 x 4 x 4 = 64 Kombis.

Und die müssten jedem Prob. vorgelegt und nach Rangreihenfolge bewertet werden. Ist das nicht so? Deshalb nimmt man Plancards zur Generierung von orthogonalen Designs. Habt Ihr das gemacht? Dann käme etwas anderes heraus, als das, was oben beschrieben wurde.

Und wenn ich den Backhaus richtig interpretiere, dann habt ihr jetzt ein Datenproblem, denn mit den erhobenen Daten lässt sich das nicht (unbedingt) mehr berechnen.

Dummycodierung heißt übrigens, dass eine einfache Ja-Nein Struktur eine Ursprungsvariable ersetzt.

weiblich = 1
männlich = 0

Das wäre eine solche Dummy Codierung.




Hier das orth. Design

männlich nein C C
männlich ja B B
weiblich nein C B
männlich nein A C
weiblich nein A B
weiblich ja D C
weiblich nein D A
weiblich ja B C
weiblich nein B A
männlich ja D B
männlich ja A A
weiblich ja C D
männlich nein D D
weiblich ja A D
männlich nein B D
männlich ja C A


Hier die Syntax zur Erzeugung des beschriebenen orth. Designs

Code: Alles auswählen

*Orth. Design erzeugen.
ORTHOPLAN
  /FACTORS=F1 'Geschlecht' (1 'männlich' 2 'weiblich') F2 'Attraktivität' (1 'ja' 2 'nein') F3 
    'Partei' (1 'A' 2 'B' 3 'C' 4 'D') F4 'Statement' (1 'A' 2 'B' 3 'C' 4 'D') 
  /REPLACE.
_DATASET NAME conjoing.
.

Gruß