ich untersuche den Einfluss mobiler Informationen (wie Kundenbewertungen) auf den Einfluss zur wahrgenommen Produktqualität, zum Preis sowie zur Kaufabsicht und wäre über Unterstützung sehr dankbar
Dabei handelt es sich um ein Experiment mit abhängigen Stichproben, da die Teilnehmer das Produkt sowohl vor als auch den nach Zusatzinformationen bewertet haben. Die Bewertung erfolgt anhand 30 Fragen zu dem Produkt anhand einer 5-stufigen Likert-Skala. Ich untersuche dies anhand von 2 Produkten und für beide gibt es sowohl positive und negative Informationen. Die Stichprobengrößen liegen für jede Ausprägung bei ca. 32 Leuten, also insgesamt habe ich 127 Teilnehmer gehabt.
Am Anfang wollte ich den T-Test für abhängige Stichproben anwenden. Allerdings sind viele meiner Items nicht normalverteilt. Deshalb habe ich mich nun für den Wilcoxon-Test entschieden, indem ich die Bewertung nachher mit der Bewertung vorher vergleiche (für verschiedene Faktoren und negative oder positive Informationen zu dem Produkt). Ist das so korrekt?
Unsere Daten wurden an 2 verschiedenen Orten erhoben: in einem Geschäft direkt am Point-of-Sale sowie in einer Umfrage an der Uni.
Wenn ich untersuchen möchte, ob sich diese beiden Gruppen nun in der Beeinflussung durch die Informationen unterscheiden, ist es korrekt, wenn ich für die Differenzwerte (danach-vorher) und die Gruppen "Uni" und "Store" einen Mann–Whitney U test anwende?
und eine letzte Frage: Mit welchem Test kann ich bei nicht-parametrischen-Tests herausfinden, welchen Einfluss z.B. das Alter(Unterteilung in 7 Kategorien), das Geschlecht oder der Bildungsabschluss (Unterteilung in 7 Kategorien) auf die Differenzwerte nehmen? Hier bin ich ehrlich gesagt total ratlos.
Über Hilfe wäre ich sehr dankbar.
Viele Grüße
Eagle
