Interpretation der Ergebnisse

[farfan]

Hallo zusammen,

vllt kann mir ja jemand aus diesem Dilemma weiterhelfen. Im Rahmen eines Projektes sollte ich diese folgenden Hypothesen untersuchen:

1. Wenn ein Kunde zufrieden mit einem Produkt ist, kommt es seltener zu opportunistischen Verhalten.
2. Wenn eine wertvolle/ teure Prämie angeboten wird, kommt es eher zu opportunistischen Verhalten.
3. Wenn der Kunde über ein geringes Einkommen verfügt kommt es eher zu einem opportunistischen Verhalten
4. Wenn zwischen Werber und Geworbenen eine gute oder sogar sehr gute Beziehung besteht, kommt es eher zu opportunistischen Verhalten
5. Wenn der Werber ein Schnäppchenjäger ist, kommt es eher zu opportunistischen Verhalten
6. Wenn es sich bei dem Werber um eine altruistische Person handelt, kommt es eher zu opportunistischen Verhalten.
7. Wenn der Werber ein ausgeprägtes Eigeninteresse hat, kommt es eher zu opportunistischen Verhalten.


Nun zu meinem Problem: Habe für die unabhängigen Variablen eine Faktoranalyse durchgeführt um die Daten zu reduzieren. Danach habe ich eine log. Regressionsanalyse durchgeführt, da ja die abhängige Variable nominal skaliert ist (Opportunist?ja/nein).

Das Ergebnis meiner Untersuchungen war, dass keine der Hypothesen bzw. Modelle signifikant waren. Dabei stellte sich auch heraus, dass die Regressoren nur zwischen 1-10% der Varianz erklärten --> also schlechte Modelle.

Natürlich kann es sein das solche Ergebnisse eintreffen. Aber was sind die Gründe??Kann es sein das ich die falschen Fragen gestellt habe (sprich es gab Verwirrungen bei den Multi-Item Scales?) oder ist es gar nicht der Opportunismus den ich mit meinem Fragebogen erfasst habe???

[MedDokAss]

Hallo Farfan,

leider habe ich von Soziologie nicht viel Ahnung und von der Faktoranalyse auch nicht, aber vielleicht solltest Du es mal so probieren:
Nur eine Logistische Regression ausführen mit Opportunist Ja/Nein als dichotome abhängige Variable und die 7 unabhängigen Variablen alle mit in das Modell einbeziehen - nicht vergessen Kategorial auszuwählen - und als Methode: Rückwärts bedingt oder vorwärts bedingt auswählen.
So ungefähr (Beispiel aus der Medizin):
LOGISTIC REGRESSION VAR=status
/METHOD=BSTEP(COND) user cuser diag smoke alcohol bmigr aspirin
/CONTRAST (user)=Indicator /CONTRAST (cuser) Indicator
/CONTRAST (diag)=Indicator /CONTRAST (smoke)=Indicator
/CONTRAST (alcohol)=Indicator
/CONTRAST (bmigr)=Indicator /CONTRAST (aspirin)=Indicator
/CRITERIA PIN(.05) POUT(.10) ITERATE(20) CUT(.5) .

Hier sind die unabhängigen kategorialen Variablen user, cuser ,diag, smoke, alcohol, bmigr und aspirin.

MedDokAss