Index bilden und Abhängigkeiten

[TimCGN]

Hallo zusammen,

sicher eine Amateur-Frage für euch, aber umso besser, wenn ihr sie mir leicht beantworten könnt.

Wir haben einen Datensatz aus einem Fragebogen mit Fragen, die man alle auf einer Skala (1 - trifft nicht zu, 5 - trifft voll zu) beantworten konnte.

1. Frage 3-15 bilden das sogenannte Fancluster. Nun steht nicht immer die 5 für eine hohe Fanidentität, sondern manchmal auch die 1. Muss ich das dann quasi händisch im Datensatz umdrehen oder gibt es auch eine einfachere Möglichkeit das anzupassen und dann den Index zu bilden?

2. Wir haben mehrere Hypothesen und wollen diese jetzt über SPSS prüfen. Zuerst einfach nur zwei Indizes, später kommt noch Stimulusmaterial dazu. Ganz einfache Frage: Wie mache ich das?
Die Hypothesen lauten:
Je intensiver die Identifikation als Fan (Fancluster -> Fragen 3-15), desto negativer ist die Wahrnehmung der Kommerzialisierung im Fußball (Frage 16-28).
Je intensiver die Identifikation als Fan (Fancluster -> Fragen 3-15), desto stärker ist das reaktante Verhalten gegenüber der Kommerzialisierung (Frage 29-31).
Je intensiver die Identifikation als Fan (Fancluster -> Fragen 3-15) bei negativer Berichterstattung über Kommerzialisierung (Frage 32 Antwort B), desto negativer auch die Wahrnehmung der Kommerzialisierung (Fragen 37-41).
Je intensiver die Identifikation als Fan (Fancluster -> Fragen 3-15) bei positiver Berichterstattung über Kommerzialisierung (Frage 32 Antwort A), desto negativer auch die Wahrnehmung der Kommerzialisierung (Fragen 37-41).

Freue mich auf eure Hilfe!

[dutchie]

Hallo TimCGN,

Wie mache ich das?

geil du bist echt klasse, da schreiben kluge Leute dicke Bücher drüber.

zu 1. nein, das macht SPSS
über Transformieren --> umkodieren in andere Variable
-neue Variable benennen
-alten um neue Wert festlegen
-dann machst du
1-->5
2-->4
3-->3
4-->2
5-->1

zu 2a. dazu musst du erstmal das Skalenniveau definieren
normal fasst man das als intervallskaliert auf, ordinal wäre auch möglich
aber wenn alls 1 2 3 4 5 ist ist intervall ok,
kann sein, dass dir diesbezüglich anderer anderes sagen
wenn du einen Betreuer hast abklären.

zu 2b. dann gehts um die Art der Hypothese
du formulierst einen Zusammenhang! zwischen zwei Variablen,
intervall/intervall --> Pearson korrelation
ordinal/ordinal --> Spearman

zu 2c. deine fragen 1 und 2 beziehen sich nur auf zwei Variablen
(denk ich mal, ich hab nicht alles vor Augen)
3 sind 4 ist aber ein Aussagen die drei Variablen umfasst!!!
(da wird es ganz schnell kompliziert)

und beziehen sich jeweils auf dieselben, aber 3 und 4
scheinen nicht ganz plausibel, ich meine du hast dich bei 4 verschrieben.

an sich ist das jetzt ein Moderationsfragestellung, der Moderator ist die Berichterstattung
das was moderiert werden soll, ist der Zusammenhang zwischen Identifikation und Kommerz

Statistisch läuft das über ein Regression, das kann man aber auch anders machen,
in Abhängigkeit davon wie der Moderator gemessen wurde.

..so weit so gut...

gruß
dutchie

[TimCGN]

Hallo TimCGN,

Wie mache ich das?

geil du bist echt klasse, da schreiben kluge Leute dicke Bücher drüber.

zu 1. nein, das macht SPSS
über Transformieren --> umkodieren in andere Variable
-neue Variable benennen
-alten um neue Wert festlegen
-dann machst du
1-->5
2-->4
3-->3
4-->2
5-->1

zu 2a. dazu musst du erstmal das Skalenniveau definieren
normal fasst man das als intervallskaliert auf, ordinal wäre auch möglich
aber wenn alls 1 2 3 4 5 ist ist intervall ok,
kann sein, dass dir diesbezüglich anderer anderes sagen
wenn du einen Betreuer hast abklären.

zu 2b. dann gehts um die Art der Hypothese
du formulierst einen Zusammenhang! zwischen zwei Variablen,
intervall/intervall --> Pearson korrelation
ordinal/ordinal --> Spearman

zu 2c. deine fragen 1 und 2 beziehen sich nur auf zwei Variablen
(denk ich mal, ich hab nicht alles vor Augen)
3 sind 4 ist aber ein Aussagen die drei Variablen umfasst!!!
(da wird es ganz schnell kompliziert)

und beziehen sich jeweils auf dieselben, aber 3 und 4
scheinen nicht ganz plausibel, ich meine du hast dich bei 4 verschrieben.

an sich ist das jetzt ein Moderationsfragestellung, der Moderator ist die Berichterstattung
das was moderiert werden soll, ist der Zusammenhang zwischen Identifikation und Kommerz

Statistisch läuft das über ein Regression, das kann man aber auch anders machen,
in Abhängigkeit davon wie der Moderator gemessen wurde.

..so weit so gut...

gruß
dutchie

Hey Dutchie,

erstmal danke für deine ausführliche Antwort! Habe erstmal etwas prokrastiniert, daher erst jetzt meine Antwort.
Bis 2c bin ich problemlos gekommen, jetzt hakt es aber.
Je intensiver die Identifikation als Fan (Fancluster -> Fragen 3-15) bei negativer Berichterstattung über Kommerzialisierung (Frage 32 Antwort B), desto negativer auch die Wahrnehmung der Kommerzialisierung (Fragen 37-41).
Je intensiver die Identifikation als Fan (Fancluster -> Fragen 3-15) bei positiver Berichterstattung über Kommerzialisierung (Frage 32 Antwort A), desto negativer auch die Wahrnehmung der Kommerzialisierung (Fragen 37-41).

Also das ist so glaub ich schon richtig formuliert. Ich will halt wissen wie sich die Intensität des Fanclusters in Zusammenhang mit negativer Berichterstattung bzw. bei der zweiten Hypothese mit positiver Berichterstattung auf die Wahrnehmung der Kommerzialisierung auswirkt. Kannst du mir da sagen, welche SPSS-Funktion ich benutzen muss?:D
Danke dir!

[dutchie]

Hallo

UV: identifikation
AV: Kommerzialisierung
Moderator: Berichterstattung

du machst eine lineare multiple Regression
mit einen Interationsterm zwischen UV und Moderator

siehe z.B.
Hayes, A. F. (2018). Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis. (2nd ed.). New York, NY: Guilford.

Hypo
H0: der Moderator hat keinen Einfluss auf den Zusammenhang zwischen UV und AV (entspricht deiner Formulierung)
H1: ????

gruß
dutchie

[TimCGN]

Danke dir! Hatte es glaub auch schon mithilfe eines Videos hinbekommen.
H0: Der Moderator hat keinen Einfluss auf den Zusammenhang zwischen UV und AV
H1: der positive Moderator hat einen Einfluss auf den Zusammenhang zwischen UV und AV.
H2: Der negative Moderator hat einen Einfluss auf den Zusammenhang zwischen UV und AV.
So ist richtig oder?

Ich habe hier mal meine Spss-Ausgabe angehangen. Also ich würde das jetzt so interpretieren:
Modellzsmfassung: Das korrigierte R^2 gibt mit 0,151 an, dass 15,1% der Streuung der Antwortvariablen vom Modell erklärt werden.
Anova: F-Wert größer als 0 und signifikant -> also haben wir ein signifikantes Modell
Koeffizienten: Interaktionseffekt der signifikant ist mit 0,004 (Werte darüber brauch ich nicht groß beachten oder?), also hat das Stimulusmaterial einen Interaktionseffekt in Zusammenhang mit dem Fancluster (Identifikation) auf die Einstellung zur Kommerzialisierung
Grafik: Die positive Berichterstattung erklärt 1,7% der Streuung der Antwortvariablen, die negative 27,4%. Heißt also, dass die negative Berichterstattung einen stärkeren Einfluss auf die Einstellung zur Kommerzialisierung in Zusammenspiel mit dem Fancluster hat als die positive Berichterstattung?!
H2 wäre also klar bestätigt und H1 nur leicht?

Kann ich daraus noch mehr interpretieren? Und ist das alles so überhaupt richtig?:D

Danke dir nochmal!!

[img]https://up.picr.de/42823912do.png[/img]

[img]https://up.picr.de/42823913rq.png[/img]

[dutchie]

hallo Tim,

ja so in der Art...genau

ich denk mal die Berichterstattung hat nur zwei Ausprägungen positiv und negativ
und ist mit 1 0 Kodiert.
an den Benennungen der Variablen arbeiten
Fancluster? = Identifikation usw.
Die Geraden in der Abbildung entsprechen nicht den Koeffizienten in der Tabelle?
..bei positiver Berichterstalltung, gibt es kaum Leute mit niedriger Identifikation? Problem!
warum ist das so?..was wird überhaupt berichtet? alles ziemlich unklar!!!

Heißt also, dass die negative Berichterstattung einen stärkeren Einfluss auf die Einstellung zur Kommerzialisierung in Zusammenspiel mit dem Fancluster hat als die positive Berichterstattung?!
H2 wäre also klar bestätigt und H1 nur leicht?

Bei positiver Berichterstattung besteht kein Zusammenhang zwischen Kommerzialisierung und Identifikation
Bei negativer Berichterstattung besteht ein negativer Zusammenhang zwischen Komm. und Ident.
Ich weiß nicht genau wie was gemessen wurde...
Interpretation ist eher schwierig ...
Die Kommerzialisierung reduziert nur dann die Identifikation wenn negativ berichtet wird, sollte jetzt über
Kommerzialisierung negativ berichtet werden, wäre das ziemlich tivial
d.h. die Fan haben keinen eigene Meinung über Komm. sondern passen sich der Berichterstattung an?

gruß
dutchie