Hallo zusammen,
ich hoffe, jemand kann mir bei meinem Problem helfen.
Ich möchte mit Hilfe einer Regression testen, ob bestimmte Kriterien (Konstrukte) einen Einfluss darauf haben, ob eine Technologie genutz wird oder nicht.
Die UV sind dabei Konstrukte wie z.B. Benutzerfreundlichkeit oder Nützlichkeit des Systems, die jeweils anhand von mehreren Items (auf einer 7er Likert-Skala) gemessen wurden.
Die Nutzung der Technologie jetzt sich aus vielen unterschiedlichen Möglichkeiten zusammen, die jeweils mit ja/nein abgefragt wurden. Also z.B. bei Hardware: eigenes System kaufen ja/nein, System über Dienstleister nutzen ja/nein, etc. Dabei können die Probanden auch mehrere Möglichkeiten angeben. Das gleiche gilt z.B. auch für die Software, die u.a. selbst erstellt oder gekauft werden kann.
Ich hatte nun vor, die Probanden bezüglich ihrer Antworten in 2 oder 3 typische Nutzergruppen zusammenfassen. (z.B. hoher Aufwand (Heavy User), mittlerwer Aufwand, geringer Aufwand)
Nun soll also bspw. getestet werden, ob die wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit einen Einfluss hat, dass jemand das System intensiv als Heavy User nutzt, oder nicht. (analog auch für die andere(n) Nutzergruppe(n) ).
Nun meine Fragen:
1. Welche Art der Regression sollte ich auf Grund meiner Skalenniveaus verwenden? Ich hätte die 7er Skala als quasi metrisch behandelt und die logistische Regression genommen?! Wäre es auch möglich, wenn ich den Abstand der gebildeten Nutzergruppen bezügl. des Aufwands untereinander als gleich interpretieren würde, die Skala der AV ebenfalls als quasi metrisch zu betrachten und eine "normale" Regression durchzuführen?
2. Welche Werte soll ich denn für die einzelnen Konstrukte zum Rechnen verwenden? Die Mittelwerte oder die Faktorwerte? (ich nutze SPSS)
3. Müsste ich die Verteilung der Nutzer in die einzenlen Gruppen so hinbekommen, dass sich jeder nachher nur in einer Gruppe wiederfindet oder wäre es auch möglich, dass manche Probanden in 2 Gruppen geführt werden?
Vielen Dank schon mal im Voraus. Wäre super, wenn mir jemand einen Rat hätte.
Beste Grüße
