Ich möchte verstehen, wie man die Ergebnisse einer Online-Likert-Skala-Bewertung von Bildern in 3 Dimensionen am besten analysiert. Ich habe 3 Gruppen von Teilnehmern aus verschiedenen Ländern. Sie sind nicht gleich. Ich habe die Daten bereits in SPSS eingegeben, aber jetzt frage ich mich, wie ich mit den Daten angemessen umgehen würde.
Ohne mehr zu wissen, stelle ich mir vor, Sie könnten eine 3 x 3 gemischte ANOVA mit drei Ebenen zum Faktor "Dimension" innerhalb der Subjekte drei Ebenen zum Faktor "Gruppe" zwischen den Subjekten durchführen. Dies alles basiert auf der Idee, dass jede Dimension auf der gleichen Skala bewertet wird.
Ungleiche Gruppengrößen sind in der Regel kein großes Problem. Die wichtige Überlegung ist, dass Sie in jeder Gruppe über eine ausreichende Stichprobengröße verfügen, um eine angemessene Genauigkeit zu erzielen. Das heißt, es könnte eher eine Überlegung wert sein, wenn Sie ungleiche Gruppenvarianzen haben.
Es wird auch ziemlich viel darüber diskutiert, ob Sie Likert-Skalen oder Items vom Likert-Typ mit linearen Modellansätzen wie gemischter ANOVA analysieren können. Vielleicht sehen Sie sich einige dieser Diskussionen an . Wenn jede Variable der Mittelwert mehrerer Elemente ist, sollten Sie sich im Allgemeinen weniger Gedanken über die Verwendung des linearen Modells machen. Wenn Sie es mit einzelnen Likert-Elementen zu tun haben, können Ihre p-Werte geringfügig ungenau sein. Dies kann ein besonderes Problem sein, wenn Sie Probleme mit Boden- oder Deckeneffekten haben.
Hier ist ein Tutorial zur gemischten ANOVA in SPSS .
Eine Bewertungsskala ist nicht unbedingt eine Likert-Skala. Es hört sich so an, als hätten Sie für jedes Bild in jeder Dimension eine einzige Bewertung, aber ich könnte mich irren. Für eine bessere Beratung wären weitere Details erforderlich, und Anas Kommentar sollte in Ihrer Frage beantwortet werden.
Am besten verwenden Sie ein mehrstufiges kumulatives Linkmodell (mehrstufige ordinale Regression). Sie können Betreff und Bild als Zufallsvariablen einbinden. Siehe Ordinalpaket in R. Die Vignetten sind sehr hilfreich.
Denken Sie daran, dass es bei den Bildern auch zu Varianz- und Verallgemeinerungsproblemen auf Elementebene kommt, mit denen auch Menschen zu kämpfen haben, die nach Wörtern forschen. Selbst wenn Sie einigermaßen gut aussehende Daten für Ihre Analyse erhalten können, die einer ANOVA genügen, müssen Sie Probleme mit zufälligen und festen Effekten sowohl bei den Personen als auch bei den Bildern berücksichtigen. Die mehrstufige Modellierung kann beides beinhalten und die bei ANOVA erforderlichen Flickenteppiche vermeiden . Unabhängig davon, ob Sie eine echte Likert-Skala haben und die Anforderungen für die kontinuierliche Behandlung der Antworten erfüllen oder ob Sie sie als ordinale Daten behandeln sollten, ist die mehrstufige Modellierung Ihre beste Wahl.
Anna
Dana Sugu