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[Lisa.Beckmann]

Hallo Zusammen,

ich habe für meine Arbeit eine Papier-basierte Umfrage mit einem Experiment gemacht. Mein Experiment sah so aus, dass ich 3 verschiedene Gruppen hatte, d.h. die 1. Gruppe hatte einen Einleitungstext zum Thema Nachhaltigkeit Umwelt, die 2. Gruppe einen Einleitungstext zum Thema Nachhaltigkeit Sozial, und die 3. Gruppe war meine Kontrollgruppe, die keine Info zu Nachhaltigkeit bekam. Alle Fragen nach diesem Einleitungstext, waren für alle Probanden gleich.

Die Dateneingabe erfolgt bei mir nun manuell. Ich bin mir allerdings unsicher, wie ich die 3 verschiedenen Fragebögen eingeben muss. Muss ich den 3 verschiedene Werte zuordnen? Aber die beiden Nachhaltigkeits Fragebögen wären für mich ja "gleichgewichtet", d.h. ich würde ja einem einen höheren Wert zuordnen? Oder ist das irrelevant?
Zudem habe ich die Befragung an 3 verschiedenen Standorten durchgeführt. Dies ist zunächst nicht relevant für mich, könnte allerdings bei einer nachgelagerten und genaueren Betrachtung (je nach Ergebnis) interessant sein. Wie kann ich dies bei der Dateneingabe kenntlich machen?

Vielen Dank für die Hilfe!
Lisa

[Staxa]

Du solltest eine kategoriale Variable erstellen, diese gibt dann später einen Status an.

Also z.B.

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gen treatment = .

dann Eingabe als Zahlen, etwa 1,2,3. Die genauen Zahlen sind egal, es muss eben nur numerisch sein. Dann Labels definieren:

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label define treatment 1 "Cond. 1" 2 "Cond. 2" 3 "Kontrolle"
label values treatment treatment

Der Standort ist egal, solange er perfekt mit dem Treatmentstatus korreliert. Das Problem ist nur, du wirst am Ende Treatment- und Standorteffekte nicht trennen können (sofern es denn welche gibt).

[Lisa.Beckmann]

Danke für die Hilfe!

Mein Fragebogen war papierbasiert, ich habe die Daten nun manuell eingegeben. Momentan habe ich es so gemacht, dass ich eine CSR Variable gebildet hab und so kodiert habe: 0= kein CSR, 1=Umwelt CSR, 2=Sozial CSR. Macht das Sinn oder wäre es besser 3 einzelne Variablen zu erstellen, also z.B. CSR_0, CSR_1, CSR_2 damit ich mir auch CSR_1 und CSR_2 einzeln anschauen könnte, aber auch durch eine neue Variable (CSR_1+2) zuasmmen?

[Staxa]

Sofern das Treatment überschneidungsfrei ist, also eine Person nur in genau einem Zustand sein kann, dann unbedingt die Variablenform wählen, also mit den Kategorien wie gezeigt. Mehrere Variablen nur definieren, wenn eine Person in mehreren Treatments gleichzeitig sein kann.

[Lisa.Beckmann]

Danke schonmal für deine Hilfe!

Ich habe meine Treatments als kategoriale Variablen gebildet und führe dann auch eine multiple lineare Regression mit diesen kategorialen Variablen durch, oder? Für meine abhängige Variable (Kundenloyalität) habe ich mehrere items (also Kundenloyalität wurde mit 3 verschiedenen Fragen gemessen). Muss ich diese 3 einzelnen items zusammen addieren und dann den Durchschnitt berechnen und diesen Durchschnittswert für die Regression nutzen? Oder von dem Durchschnittswert noch den standardisierten Wert?

Liebe Grüße

[Staxa]

Das kommt ganz drauf an, wie diese Variable gebildet wurde, also deine theoretischen Annahmen und Konstrukte. Dies sollte im Skalenhandbuch eigentlich beschrieben sein bzw. der Quelle, woher du die Items entnommen hast. Du kannst die Reliabilität testen:

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alpha t1 t2 t3, gen(score)

Wenn Alpha hoch ist, dann ist eine Kombination gerechtfertig, ansonsten musst du 3 Regressionen mit der kategorialen (i. prefix) UV rechnen.