Deskriptive Statistik oder T-Test?

[TE11]

Hallo zusammen,

ich arbeite gerade an einer Studie und bei der Auswertung haben sich einige Unklarheiten ergeben.

Es geht um einen psychologischen Effekt, der besagt, dass Rezipienten ambivalenten Aussagen einen höheren Wahrheitsgehalt zusprechen, wenn sie sie öfter präsentiert bekommen. Der Effekt an sich liegt also in Zuwachs der Glaubwürdigkeit!
Den Teilnehmern wurden also 2 Blöcke mit Aussagen präsentiert, die sie jeweils danach hinsichtlich des Wahrheitsgehalts bewerten sollte.

es gab 2 Fragebögen, einmal wurden die Teilnehmer vorgewarnt, dass Aussagen wiederholt werden, im anderen Fall nicht.

Um nun zu testen, ob der Effekt in beiden Fällen überhaupt auftritt, hätte ich nun einfach via deskriptiver statistik die mittelwerte wiederholter items (nach session 2) mit den mittelwerten der 1. session verglichen und auf die standardabweichung geschaut...
oder macht hier schon ein t-test sinn?

Wie könnte ich nun aber testen, ob die Tatsache, dass der effekt bei vorwarnung geringer ausfällt, auch wirklich signifikant auf die vorwarnung zurückzuführen ist?

Ich hätte jetzt für beide Fälle eine neue Variable mit der Differenz zwischen 1. und 2. Bewertung berechnet und dann einen T-Test mit unabhängiger Variable "Vorwarnung ja/nein" durchgeführt... Das funktioniert allerdings nicht!

Um baldige Hilfe wäre ich sehr dankbar!!

[drfg2008]

Es ist sinnvoll, schon vor Datenerhebung geeignete Literatur zu recherchieren. Hier wäre z.B. der Bortz sinnvoll. Jede Menge Designs und Lösungen. Praktisch ein 'Kochbuch'.


http://www.amazon.de/Kurzgefasste-Stati ... 071&sr=8-4

Gruß

[TE11]

Vielen Dank für den Hinweis... Leider ist es dafür ja jetzt zu spät!
Wäre dafür für Hilfe sehr dankbar!!

[drfg2008]

Du testest aber den 'Effekt Vorwarnung' und nicht den Effekt, der durch Wiederholung entsteht, bzw. entstehen könnte.

Dazu randomisiert man die Gruppe (per Zufallszahl) und verleicht Gruppe mit Treatment und Gruppe ohne Treatment. Das wäre ein Beispiel.

Das stat. Verfahren hängt von der Datenqualität ab. Dazu findet sich hier nichts.

Mögliche Tests: t-Test, U-Test oder bei diskreten Merkmalen Chi-Quadrat Test, Fishers Exakter Test. Nur als Beispiele.

Bei Meßwiederholung, wie hier angesprochen, käme t-Test bei abhängigen Stp. in Frage, falls Daten dazu geeignet oder der äquiv. nichtp. Test. Ggf. ANOVA mit MW.

Wissenschaftliche Arbeit setzt Kenntnisse der relevanten Lit. voraus. Dazu ist es nie zu spät.

Gruß