Faktorielles Design

Wissenschaft Mathematik
#1

Hallo zusammen,

ich stehe gerade irgendwie aufm Schlauch und zwar habe ich hier eine Beispieluntersuchung vorliegen in der es im Grunde 3 unabhängige Variablen gibt (Integrationsform / Werbekanal / Marke) sowie eine Abhängige Variable Recall.

Meine Untersuchungsdesign sieht quasi so aus.

Werbekanal | WK1 | WK2
Integrationsform | |

stark | |

schwach | |

–> die vertikalen Trennlinien sind etwas schwierig :smile: Es sieht quasi aus wie eine 4-Felder-Tafel

Insgesamt liegen 4 Testgruppen vor, jedes „Viereck“ (Bsp. WK1_stark etc.) sieht dabei zwei unterschiedliche Marken.

Liegt jetzt ein zweifaktorielles oder ein dreifaktorielles Untersuchungsdesign vor. Irgendwie bin ich mir total unschlüssig.

Wobei ich auch noch dazusagen muss, dass die beiden Marken an sich gleich sind, d.h. man könnte sie auch als eine Marke auffassen.

Vielen Dank für die Hilfe!

LG

schneehoernchen

#2

Hi,

ich präferiere ja in sochen sachen die einfche Schreibweise

Recall = Integrationsform + Werbekanal + Marke
was gliehc klar macht, dass Recall die abh. und die drei anderen die unabhängigen Variablen sind die je mindestens 2 Ausprägungen (Faktorstufen) haben oder metrisch sein müssen. Es impliziert auch, dass alle Variablen zusammen untersucht werden. Soweit wäre es ein dreifaktoreilles design, wenn marke zwei klar trennbare Stufen hat, sonst 2-faktoriell.
Gemäß

Insgesamt liegen 4 Testgruppen vor, jedes „Viereck“ (Bsp.
WK1_stark etc.) sieht dabei zwei unterschiedliche Marken.

wird wohl jeder Teilnehmer in eine der vier Grupen randomisiert / bezw gehört er einer der Gruppen gemäß seiner demograpischen Daten an und sieht dann beide Marken. Das sind dann wiederholte Messungen, damit ändert sich das obige Modell zu
Recall(Marke1) Recall(Marke2) = Integrationsform + Werbekanal
also 2-faktoriell mit abhängigen recall-messungen.

Grüße,
JPL

#3

Hallo,

Gemäß
randomisiert / bezw gehört er einer der Gruppen gemäß seiner
demograpischen Daten an und sieht dann beide Marken. Das sind
dann wiederholte Messungen, damit ändert sich das obige Modell
zu
Recall(Marke1) Recall(Marke2) = Integrationsform + Werbekanal
also 2-faktoriell mit abhängigen recall-messungen.

Meine variable Marke ist aufgeteilt in McDonalds und VW, also das sind meine beiden Marken, die jeder Proband jeweils einmal sieht in unterschiedlicher Integrationsform und Werbekanal, sprich
die erste von 4 Testgruppen sieht
McDonalds-Werbekanal1-stark
und
VW-Werbekanal2-schwach.

Mir ist die Abhängigkeit der RecallMessungen untereinander bekannt, aber dieser sog. priming-Effekt ist für mich nicht relevant bzw. ich kann ihn übergehen.

Zusammenfassend: heißt es, dass ich erst von einem 3faktoriellen ausgehen muss, dass ich aber aufgrund der fehlenden faktorstufen der variable Marke auf ein 2faktorielles reduziere?

Vielen Dank im Voraus!

LG

schneehoernchen

#4

Hi,

Mir ist die Abhängigkeit der RecallMessungen untereinander
bekannt, aber dieser sog. priming-Effekt ist für mich nicht
relevant bzw. ich kann ihn übergehen.

Wieso?

Zusammenfassend: heißt es, dass ich erst von einem
3faktoriellen ausgehen muss, dass ich aber aufgrund der
fehlenden faktorstufen der variable Marke auf ein
2faktorielles reduziere?

ich würde eher sagen, dass du ein 2-fakt design hast, denn die unabh. klassifizieren den Probanden, die repeated variable (Marke) aber die Messungen.

Grüße,
JPL