ich sitze gerade vor einer Studienarbeit und tue mir als Statistik-Laie etwas schwer bei der Auswahl der korrekten Methode.
Daher hoffe ich, dass ich hier ein wenig Unterstützung finden kann
Gegenstand der Studie ist es,
a) einen etwaigen Zusammenhang zwischen dem Befolgen ärztlicher Empfehlung nach Erkrankung/Verletzung und Sportmotivation/Sportmotiven zu prüfen.
b) etwaige Gruppenunterschiede in den Ausprägungen der Motivation/Motive zwischen den Gruppen mit/ohne commitment (Verpflichtung ggü. ärztlicher Empfehlung) zu untersuchen.
Dazu wurden sowohl das commitment in/nach vergangenen Erkrankungs/Verletzungsphasen per Fragebogen erhoben,
als auch 4 (mehr oder weniger) etablierte Verfahren zur Messung von Sportmotivation/-motiven.
Variablen:
Commitment bildet hier somit die AV in dichotomer Ausprägung (ja/nein),
die 4 Skalen ergeben 7/4/4/1 Subskalen, die jeweils metrisch/intervallskaliert sein müssten, da sie Summenscores aus Likert-Skalen darstellen.
Dabei lässt sich die Skala zur Sportmotivation mit 7 Subskalen schlecht reduzieren.
Zwei Skalen der Sportmotive bilden jedoch jeweils zwei unterschiedliche Ausprägungen, die zusätzlich miteinander addiert, oder voneinander subtrahiert werden können um eine Motivstärke oder Motivtendenz zu zeigen.
Die letzte Skala ergibt nur eine Ausprägung.
Problem:
Mir ist nicht klar, welche Methode ich nun zur Zusammenhangsanalyse wähle, bzw. wie ich da korrekt vorgehe, Voraussetzungen prüfe, etc.
Die meisten UV sind verteilungsfrei.
Da es ja eine dichotome AV gibt und mehrere metrische AV wäre ich jetzt auf logistische Regression oder den Eta-Koeffizienten gekommen.
Doch was wäre sinniger?
Ich hoffe, es wird hier jemand schlau, aus meinem Geschreibe und kann Licht ins Dunkel bringen
Viele Grüße,
Fidi
