Untersuchung zweier Stichproben-

[kliviv]

Hallo zusammen,
ich habe im Rahmen meiner BA eine Online-Befragung durchgeführt, nun bin ich an den Auswertungen und verzweifle.
Ich muss herausfinden, wie stark zwei Stichproben voneinander Abweichen.
Es ist so ....

In meinem Fragebogen habe ich in Teil 1 , anhand eines semantischen Differenzials, erfragt, welche Eigenschaften ihnen an einem Arbeitgeber generell wichtig(er) sind.
Es gab noch einen Teil 2, indem den Studienteilnehmer genau das gleiche Fragenkonstrukt wie in Teil 1 vorgelegt wurde, aber nun mit der Aufforderung die Items in Bezuf auf einen speziellen Arbeitgeber (Name des Unternehmens bleibt hier mal anonym) zu bewerten.
Teil 1 +2 haben dabei 120 Befragte beendet n=120 (Stichprobe 1)
Teil 1 beendet (aber Abbgrbrochen in Teil 2) haben 170, n=170 (Stichprobe 2)

Wenn ich nun die beiden Stichproben, anhand der Mittelwerte grafisch auswerte und in einem Polaritätsprofil darstelle, sehe ich dass beide Stichproben (n=120 und n=170) sehr eng aneinander liegen und kaum Abweichungen bestehen.

Doch wie kann ich das rechnerisch bzw. durch eine Kennzahl nachweisen?
Welcher Test? Welches Verfahren?

Wenn die Mittelwerte beider Stichproben fast identisch sind, unabhängig von der größe der Stichprobe, ist es doch ein Zeichen für eine hohe Validität oder?
Ich brauch einen Beweiss, der es rechtfertigt, die weiteren Auswertungen mit der kleinen Stichprobe durchzuführen (die, die den Fragebogen komplett beendet haben)

Es handelt sich hier um zwei abhängige Stichproben oder?
...ich bin verzweifelt, bitte helft mir !

[Generalist]

...ich bin verzweifelt, bitte helft mir !

Ui, eine Nummer kleiner hast Du es nicht?

Anscheinend geht es um die Frage, inwieweit sich die Wiederbefragten und die nicht wieder Befragten hinsichtlich ihrer ersten Messung unterscheiden. Will man das über einen Signifikanztest machen, dann sind das t-Tests für unabhängige Gruppen, alternativ U-Tests. Signifikanzniveau trotz multipler Testung nicht korrigieren und alpha auf 0,1 setzen, denn im vorliegenden Fall möchte man sichergehen, dass eventuelle Unterschiede auch tatsächlich die Chance haben, beim Test erkannt zu werden. Aufgrund der hohen Fallzahl lohnt sich auch zusätzlich die Berechnung eines Effektstärkemaßes wie Cohen's d.

[kliviv]

Vielen Dank für die schnelle Antwort!!!!

Es gibt keine Wiederbefragten! Die Umfrage wurde nur ix durchgeführt, aber es gab 2 Teile und viele haben nur Teil 1 beantwortet und dann den Fragebogen abgebrochen.
Dann habe ich gedacht, bevor ich alle Datensätze lösche, die die Umfrage nicht vollständig beantwortet haben, aber Teil 1 beantwortet haben, Teile ich die Stichprobe auf.

Momentan sind alle 170 Datensätze noch ungruppiert in einer SPSS-Datei.
Muss ich diese für den Signifikantest in "Gruppen" aufteilen den Test durchführen zu können?
1x n=120 --> die Gruppe die den Fragebogen komplett beendet hat
1x n=50--> die Gruppe, die nur Teil 1 beendet hat (Abbrecher)

Handelt es sich dann um unabhängige Gruppen?

[Generalist]

Momentan sind alle 170 Datensätze noch ungruppiert in einer SPSS-Datei.

Wieso 170? Du schriebst von 290:
Teil 1 +2 haben dabei 120 Befragte beendet n=120 (Stichprobe 1)
Teil 1 beendet (aber Abbgrbrochen in Teil 2) haben 170, n=170 (Stichprobe 2)

Handelt es sich dann um unabhängige Gruppen?

Was denn sonst?

[kliviv]

Da habe ich mich wohl missverständlich ausgedrückt.
Gesamt-Stichprobe =170.
Dabei haben 50 den FB komplett beantwortet (Teil 1+2) und die restlichen 120 haben nur Teil 1 ausgefüllt.