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Likert Skala Auswertung (Vergleich) Hallo lieber Statisker, ich habe folgende Fragen und würde mich über Eure Hilfe freuen. Bei meiner Stichprobe (n=1200) befrage ich die Probanden nach deren Einschätzung zu Werbe-Posts im Internet. Das heißt man bekommt einen Werbe-Post zu sehen und muss diesen anhand von 10 Aussagen bewerten. Zum Beispiel: Der Post gefällt mir: Trifft nicht zu (1) Trifft eher nicht zu (2) teils-teils (3) Trifft eher zu (4) Trifft zu (5) oder zum Beispiel: Der Post ist Werbung: Trifft nicht zu (1) Trifft eher nicht zu (2) teils-teils (3) Trifft eher zu (4) Trifft zu (5) Die 10 Aussagen sind je Post immer identisch. Das heißt jeder Post wird anhand der gleichen 10 Aussagen bewertet. Ich gehe von einer Ordinalskala aus und rechne mit Mittelwerten der Items. Die Reliabilität ist über Trennschärfen und interne Konsistenz bereits geprüft. SPSS Likert-Skala (Statistik, spß). Meine Hypothesen sagen aus, dass bestimmte Posts anders/positiver wahrgenommen werden als andere. Nun meine Frage: Mit welchen Tests kann ich die unterschiedlichen Mittelwerte der jeweiligen Posts statistisch begründen?
Wenn dabei ein akzeptables Signfikanzniveau erreicht wird, kann ich also davon ausgehen, dass der Unterschied in der Bewertung meiner Probanden der Grundgesamtheit entspricht? Bzw. das Ergebnis würde der Bestätigung meiner Hypothesen dienen, dass der eine Post positiver bewertet wird als der andere? Sehe ich das richtig? von bele » So 27. Nov 2016, 22:02 Du willst Mittelwerte von Items berechnen und denkst über interne Konsistenz nach. Ganz offensichtlich willst Du Deine Daten nicht als ordinal, sondern als quasi metrische Likertskala betrachten. Kläre das zuerst, die Testverfahren kommen danach. LG, Bernhard ---- `Oh, you can't help that, ' said the Cat: `we're all mad here. I'm mad. You're mad. ' `How do you know I'm mad? ' said Alice. `You must be, ' said the Cat, `or you wouldn't have come here. Likert skala auswertung dan. ' (Lewis Carol, Alice in Wonderland) bele Schlaflos in Seattle Beiträge: 4865 Registriert: Do 2. Jun 2011, 23:16 Danke gegeben: 11 Danke bekommen: 1096 mal in 1085 Posts von SesamWalter » Mo 28.
Deshalb wurde zusätzlich die Gesamtzufriedenheit gemessen, um Stärke in einer linearen Regression zu überprüfen. Das hat auch eigentlich ganz gut geklappt. Ich habe für jede Dimension den Mittelwert der Items gebildet und die Dimensionen anschließend in einer linearen Regression als UV und die Gesamtzufriedenheit als AV verwendet. Likert skala auswertung para. Das Ergebnis ist, dass die Dimensionen lediglich 73% der Varianz erklären. Meine Interpretation ist nun, dass es noch andere nicht qualitative Dimensionen gibt, welche für die Zufriedenheit eine Rolle spielen. Nur weiß ich jetzt nicht so ganz, wie ich für jeden innerhalb der Stichprobe einen Wert ermittle, der die Zufriedenheit ausdrückt. Zum einen habe ich einen Wert für die Qualität, zum anderen einen Wert für die Gesamtzufriedenheit. Jedoch ist für die Untersuchung lediglich die Zufriedenheit mit der Qualität von Bedeutung, da diese ja in das Choice Model aufgenommen werden soll um zu überprüfen, ob die Zufriedenheit einen Effekt auf die Auswahl hat. Durch die Auswahl kann theoretisch die Qualität verbessert werden.
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