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Mittelwertvergleich für Manipulations-Check (SPSS)
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nads123
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Anmeldungsdatum: 16.07.2009
Beiträge: 6

BeitragVerfasst am: 31 Aug 2009 - 17:58:32    Titel: Mittelwertvergleich für Manipulations-Check (SPSS)

HAllo zusammen, ich habe folgendes Problem:

Ich habe über ein Szenario (in Form eines geschrieben Textes) das Involvement zweier Gruppen manipuliert. Sprich Szenario 1 das Gruppe 1 vorgelegt wurde sollte für hohes Involvment sorgen, Szenario 2 in das sich Gruppe 2 hineinversetzen sollte, sollte niedriges Involvement erzeugen.

Nun habe ich in einem Pretest jeweils ein Szeanrien verschiedenen Leuten vorgelegt (N=123 , 64 sahen Niedriges IV Szenario, 59 das hohe IV Szenario).

Um zu Testen ob die Manipulation gelungen ist, wurde das Involvement danach über 3 Items gemessen (jeweils auf einer Skala von 1-7, Items aus der Literatur zur Involvement Messung).

Der Vergleich der Mittelwerte über alle 3 Items zeigt jetzt für das Hohe IV Szenario 5,22 für das niedrige 2,58. Scheint also geklappt zu haben.

ABER: Welche "Gütekriterien" müssen hier noch zusätzlich angegeben werden? Gibt es Kennzahlen, die mir sagen, wie gut diese Manipulation ist. Es ist ja ein Unterschied ob die Mittelwerte wie oben angegeben liegen oder bei 4,0 zu 4,5?

Und wenn es solche Kriterien gibt, kann mir jemand sagen, wie ich diese in SPSS berechnen kann.

Danke für Eure Tips.
p:')
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Anmeldungsdatum: 20.01.2007
Beiträge: 250

BeitragVerfasst am: 31 Aug 2009 - 18:31:57    Titel:

mit einem einzelnen kennwert kann ich dir leider nicht dienen, aber du könntest ja mal schauen, ob sich beide gruppen signifikant vom skalenmittelwert 4 unterscheiden (t-test bei einer stichprobe; filter setzen nicht vergessen).

des weiteren kannst du die gesamten analysen (also t-test für unabhängige stichproben zwischen den beiden gruppen, und die beiden t-tests gegen den skalenmittelwert jeweils für die beiden gruppen) für alle drei items einzeln durchführen.

zu guter letzt kannst du noch eine itemkonsistenzanalyse machen, um zu schauen, ob alle drei items gut zu einander passen (oder ob eins rausfällt).

SPSS: Analysieren-->Skalieren-->Reliabilitätsanalyse, unter Statistik "Skala wenn Item gelöscht" anhaken.

im output dann die letzte spalte "alpha if item deleted" mit dem alpha unten vergleichen. erstens: alpha sollte mind. 0,7 betragen.
zwotens: wenn irgendwo das "alpha if item deleted" größer ist als das alpha unten, dann wäre es besser, dieses item rauszunehmen. wobei das fraglich ist, ob das bei nur drei items so sinnvoll ist. wenn theoretische gründe dafür sprechen, das drin zu behalten, kann man sich auch über ein zu niedriges alpha hinwegesetzen. sollten alle "alphas if item deleted" kleiner sein als das alpha unten, passen alle drei items gut zu einander.




ich würd die t-tests machen und die itemkonsistenzanalyse aber sein lassen, du hast ja etablierte items genommen. die wurden ja schon ausgiebig getestet.
nads123
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Anmeldungsdatum: 16.07.2009
Beiträge: 6

BeitragVerfasst am: 31 Aug 2009 - 23:17:28    Titel:

Danke für deine Tips!

Ich habe dir per PM noch eine Nachricht geschrieben.
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