Variablenstruktur mit loopPage

Question

Hallo,
in meiner Studie soll jede VPN 18 verschiedene Bilder (gezogen aus einem Pool von 90 Bildern) nacheinander auf jeweils denselben Merkmalsskalen bewerten. Hierzu habe ich zum Beispiel die Frage (Skala) RO01 erstellt, bei welcher pro Merkmalsitem/Skala die Variable RO01_01 (1. Skala)...RO01_07 (7.Skala) entstehen würde (Frage hat insgesamt 7 Skalen). Darüber hinaus habe ich auch noch RO02 als Auswahlfrage.
Ziel ist es, mit dem Zufallsgenerator und loopPage(18) auf einer Seite jeweils nacheinander 18 Bilder zu ziehen und anzuzeigen. Zudem sollen für jedes Bild die genannten Fragen (RO01 mit 1-7 Skalen, RO02,...) gestellt werden. (ungefähr so ? question('RO01', $i+1);)
Nun sollen für die gestellten Fragen (RO01, RO02) fortlaufende Variablen für jedes gezogene Bild 1 bis 18 und Merkmal erstellt werden (Bsp.: Erstellung von Variablen für RO01_01 (erste Frage mit erster Skala) für Bild 1 bis Bild 18) (und analog für die weiteren Skalen).
Wie würden die Variablennamen aussehen? Wie würde also hochgezählt werden? (RO01_01 (bis _07 (Skala 7))_01 (bis 18 (Bild 18))? oder RO01 (bis 18 (Bild 18))_01 (bis _07 (Skala 7))?

Vielen Dank!

Answer 1

ungefähr so ? question('RO01', $i+1);)

Ja, wenn Sie 18 Items für die Frage RO01 anlegen, wäre das eine Option. Denken Sie aber jetzt bitte schon an die Auswertung - und welche Datenstruktur Sie da haben möchten. Hier 3 Varianten:

Variante 1: Sie haben 18 Variablen pro Person, eine pro Bild. Nachteil: Sie müssen das am Ende den 18 gezogenen Codes zuordnen.

Variante 2: Sie haben 90 Variablen, von denen bei jeder Person 72 leer bleiben. Nachteil: Viele Variablen. Vorteil: Ein Bild wird immer in derselben Variable bewertet.

Variante 3: Sie erzeugen 18 Datenzeilen mit jeweils 2 Variablen (Bild und Bewertung) pro Person, indem Sie eine Multi-Level-Struktur bauen.

Wenn Sie wissen, was Sie haben möchten (das kommt auch darauf an, was Sie rechnen wollen), können wir uns weiter über Variablennamen unterhalten.

Comments

Vielen Dank für die schnelle Antwort!
Ich stehe leider gerade auf dem Schlauch, was die Organisation der Rubriken/das Anlegen der Fragen betrifft: Ich habe bislang für die Variable RO01 (Rating des Objekts) 7 items für die 7 zu beurteilenden Merkmale angelegt (RO01_01: wie xy? RO01_02: wie vz?...bis zum 7. Merkmal RO01_07), sodass ich oberhalb der Merkmalsitems eine grafische Verankerung habe. Müsste ich also das Ganze anders organisieren --> RO01 (wie xy? (Merkmal 1 mit einer Skala)) mit 18 identischen items für die 18 Bilder, RO02 (wie vz? Merkmal 2 mit einer Skala) mit den 18 identischen items für die 18 Bilder? Und das dann bis zum 7.Merkmal (also RO07)? Ziel ist es im Endeffekt, für ein Bild alle Merkmalsskalen (von 1 bis 7) gleichzeitig einzublenden und bewerten zu lassen (und das mit einer grafischen Verankerung oberhalb) und dabei die 18 Bewertungen pro Bild auf jedem Merkmal getrennt zu erfassen.

Danke und liebe Grüße

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Wie gesagt: Sie müssen bitte erst einmal entscheiden, welcher der drei Variablenstrukturen Sie für die Auswertung benötigen. Vorher macht es wenig Sinn, sich über nachgelagerte Feinheiten und die Implementierung Gedanken zu machen.

Wenn Sie 7 Merkmale zu bewerten haben, multiplizieren Sie bitte einfach alle Zahlen in meiner Antwort mit 7. Außer die 2 in Variante 3, das sind natürlich 1+7 =8

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Alles klar, danke soweit. Ich bin mir gerade etwas unsicher, welche Datenstruktur für meine Analysen geeignet wäre. Für jedes präsentierte Bild lasse ich ja verschiedene Merkmale bewerten, wobei ich spezifischer erst Merkmale für das dargestelltes Objekt auf dem Bild (wie xy ist das Objekt?) und dann dieselben Merkmale für den Kontext auf dem Bild bewerten lasse (wie xy ist der Kontext?). Zusätzlich erhebe ich ein Präferenzmaß für das jeweilige Objekt auf dem Bild (und das alles dann 18 Mal).
Zuerst würde ich gerne eine Art Differenzwert für jedes Merkmal zwischen der Angabe des Objekts und der Angabe des Kontextes berechnen. Dann würde ich gerne darauf basierend eine multiple Regression berechnen (Vorhersage des Präferenzmaßes (Kriterium) aus den verschiedenen Merkmalen in Form des Differenzwertes (Prädiktoren)). Könnten Sie mir hier eine geeignete Datenstruktur empfehlen?

Vielen Dank!

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Was sind denn die UVs in der Regression?

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Die verschiedenen Merkmale (Bsp. Bewertung der (relativen) Berühmtheit des dargestellten Objekts). Dabei sollen diese UVs jeweils in Form eines zuvor berechneten Differenzwertes einfließen (Bewertung der Berühmtheit des Objekts - Bewertung desselben Merkmals für den Kontext).

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Wahrschienlich täten Sie sich einen Gefallen, wenn Sie pro Stimulus/Bild eine Datenzeile hätten. Also die Lösung mit der Multi-Level-Struktur.

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Super, danke.