Hilfe bei Abschlussarbeit: Nominale Daten!

[mea1311]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage bzgl. des empirischen Verfahrens. Ich habe in meinem Fragebogen viele Ja/Nein-Fragen. Ist es dann sinnvoll, wenn ich die lineare Regressionsanalyse mit den nominalen Daten durchführen (für beide abhängige und unabhängige Variablen)?
Wenn ja, wie viele Probanden können ein aussagekräftiges Ergebnis bringen? Ich habe z.B:

Unternehmen A: 27 Probanden
Unternehmen B: 9 Probanden
Unternehmen C: 16 Probanden

Wenn nein, welches Verfahren kann ich benutzen? Und unter welchen Voraussetzungen?

Für jede Hilfe bin ich sehr dankbar!!!

[diplomgwg]

Hey,

also ich weiß leider nicht viel, aber eine Voraussetzung für eine einfache lineare Regression ist, dass die Daten intervallskaliert sind.
Wenn du mir mal sagst was deine Hypothese ist, wird es leichter ein geeignetes Verfahren zu empfehlen. Es klingt eher so als ob deine abhängige Variable dichotom ist, weil du ja/nein Fragen hast. Wie wird deine abhängige Variable berechnet? Wie viele unabhängige Variablen hast du?

Ich benutze z.B. eine binäre logistische Regression, da meine abhängige Variable dichotom ist (ja oder nein). Ich habe zwei unabhängige Variablen, wovon eine auch dichotom ist, die andere aber intervallskaliert.

Es kommt also drauf an:
- Ob du Zusammenhänge zwischen Variablen testen willst oder Mittelwertunterschiede zwischen zwei Gruppen
- Welches Skalenniveau deine abhängigen und unabhängigen Variablen haben (kategorial, z.B. dichotom?)
- Wie viele unabhängige Variablen du hast

[mea1311]

Hallo,

vielen Dank für deine rasche Antwort! Mir ist völlig egal, ob die Zusammenhänge zwischen der Variablen oder Mittelwertunterschiede zwischen 2 Gruppen getestet werden. Hauptsache habe ich eine richtige Methode für meine Daten. Ich habe folgende Fragen:

*Tei A: n=170

F1: Nutzungshäufigkeit von Internet (6 Stufen: täglich bis nie)
F2: Informationssuche vor dem Einkauf im Internet (Ja/Nein)
F3: Übereinstimmung des gekauften Produktes mit gesuchten Informationen (Ja/Nein)

Ich würde hier aufstellen:

H1: F1 (unabhängig) +F2 (abhängig)
H2: F1 (unabhängig) +F3 (abhängig)

*Teil B: n=170

F1: Nutzungshäufigkeit von Facebook (unter 1; 1 bis 3; 4 bis 5; über 5 Stunden)
F2: Nutzung von Facebook bei der Kaufentscheidung (Nein,nie; Manchmal; Ja,immer)
F3: Einträge schreiben auf Facebook nach dem Kauf (Ja/Nein)
F4: Beurteilung des Unternehmensauftritts auf Facebook unter 3 Punkten Marketingaktionen, Produktvorstellungen, Kundenbetreuung (jeweils: unwichtig, eher unwichtig, neutral, eher wichtig, wichtig)

Hier möchte ich die Hypothesen so aufstellen:

H1: F1, F4 (unabhängig) + F2 (abhängig)
H2: F1, F4 (unabhängig) + F3 (abhängig)

Außerdem habe ich die demographische Daten (Alterklasse, Geschlecht, Ausbildung)

*Teil C: n=170

F1: Fan des Unternehmens A auf Facebook (Ja/Nein)
F2: Teilnahme an Aktionen des Unternehmens A auf FB (Ja/Nein)
F3: Beurteilung des Auftritts Unt. A auf FB (5 Stufen: gut bis nicht gut)

wobei die Ja-Antworten der F1 nur 16 sind.

H1: F1,F2 (unabhängig)+ F3 (abhängig)


Sind meine Hypothese sinnvoll? Hast du einen Vorschlag für mich, welche Methode ich noch verwenden kann? Vielen vielen Dank!

[diplomgwg]

Mir ist völlig egal, ob die Zusammenhänge zwischen der Variablen oder Mittelwertunterschiede zwischen 2 Gruppen getestet werden. Hauptsache habe ich eine richtige Methode für meine Daten.

Ok, das klingt für mich so als ob du die Reihenfolge bei der Planung eines Experimentes nicht berücksichtigt hast, was methodisch leider ziemlich gefuscht ist...
Die Hypothesen sollten immer aufgestellt werden BEVOR die Daten vorliegen!
Sonst passiert es allzu schnell, dass man sich die Daten anguckt und die Hypothesen danach wählt, ob die Daten ein signifikantes Ergebnis hergeben...

Na ja, jetzt ist es so. Trotzdem müsstest du mir nochmal genauer beschreiben was du untersuchen willst, weil deine Hypothesen mir immer noch nichts darüber verraten, was du eigentlich berechnen willst. Nach deinen Angaben:

F1: Nutzungshäufigkeit von Internet (6 Stufen: täglich bis nie)
F2: Informationssuche vor dem Einkauf im Internet (Ja/Nein)
F3: Übereinstimmung des gekauften Produktes mit gesuchten Informationen (Ja/Nein)

Ich würde hier aufstellen:

H1: F1 (unabhängig) +F2 (abhängig)
H2: F1 (unabhängig) +F3 (abhängig)

würde ich für die H1 vermuten, dass du folgendes meinst:

H1: Je häufiger ein User das Internet nutzt, desto eher tendiert er dazu vor dem Einkauf im Internet nach Informationen zum Produkt zu suchen.
Statistisch formuliert: Die Nutzungshäufigkeit des Internets stellt einen positiven Prädiktor für die Informationssuche vor dem Einkauf im Internet dar. Hier würde ich eine binäre logistische Regression rechnen, weil deine abhängige Variable dichotom ist.


Mir fällt auch auf, dass du die unabhängigen Variablen nur erhebst und sie nicht experimentell variierst, oder? Dann hast du eigentlich kein experimentelles Design, sondern ein quasi-experimentelles. Das wirkt sich auch darauf aus, welche Tests du rechnen kannst bzw. ob du überhaupt Tests rechnen kannst.

Ich würde dir dringend empfehlen Literatur zur Versuchsplanung zu suchen, dann wird dir vielleicht klarer wie dein Versuchsdesign ist und wie du deine Hypothesen aufstellst. Sobald du deine Hypothesen hast und weißt wie jede einzelne Variable skaliert ist (kategorial, d.h.: nominal, ordinal oder dichotom vs. intervallskaliert), kannst du überlegen welches statistische Verfahren du am besten anwendest.

Ich studiere Psychologie, also ist unsere Literatur für Versuchsplanung folgende:

Huber, O. (2005). Das psychologische Experiment: Eine Einführung. Bern: Huber.

Finde die Literatur sehr gut strukturiert und leicht verständlich für Anfänger (du brauchst keine Ahnung von Psychologie zu haben...)

Hoffe das hilft dir irgendwie weiter! Viel Erfolg noch!

[mea1311]

Vielen Dank!!! Das Buch werde ich auf jeden Fall schauen! Das stimmt, ich hatte vor der Datenerhebung keine Vorstellung über eine konkrete Hypothese. Und die erhobenen Daten waren auch nicht so viel wie ich erwartet habe, mit denen ich nun nur reine deskriptive Statistik tun kann!!!!

Die Hypothese hast du richtig gesagt, was ich meine. Ist es aber sinnvoll, wenn die Hypothese abgelehnt wird und ich trotzdem in meine Arbeit nehme?

[diplomgwg]

Du kannst auf jeden Fall mit einer Stichprobengröße von N=170 Tests rechnen! Die Stichprobe ist groß genug dafür. Wenn du jetzt N=20 hättest, dann wäre es problematisch... aber selbst dann kann man auf die nicht-parametrischen Verfahren (wie z.B. Wilcoxon-Rangsummen-Test) ausweichen. Also kein Stress, du musst deine Ergebnisse nicht nur deskriptiv darstellen.

Und du solltest die Hypothese auf jeden Fall trotzdem mit aufnehmen, auch wenn sie nicht signifikant wird! Denn wenn nur das berichtet wird, was signifikant wurde, dann kann man ja gar nicht aus den Ergebnissen lernen, die nicht signifikant wurden... manchmal sind nicht signifikante Ergebnisse für die Forschung sogar wichtig! Unter dem Stichwort "publication bias" kannst du mehr darüber lesen.

Alles Gute weiterhin mit deiner Arbeit! Ich stecke auch in den Endzügen meiner Diplomarbeit und kann das gut verstehen, wenn man erstmal davor sitzt und sich irgendwie überfordert fühlt... Aber man muss nur an die richtige Literatur kommen, dann klappt das schon.

[mea1311]

Das hat mich motiviert Danke dir!!! Ich wünsche dir auch viel Erfolg weiter!!!