Dissertation - Jacobs University

Ergebnisse
sowie von uni- und multivariaten Varianzanalysen und deren Prüfung werden im
Nachfolgenden geprüft.
Chi 2 -Test über die Häufigkeitsverteilung eines Alternativmerkmals (vgl. Bortz, 1993).
Die erste Voraussetzung, dass das untersuchte Merkmal eindeutig einer der beiden
Merkmalsalternativen zugeordnet werden kann, war gegeben. Auch die zweite
Voraussetzung, dass die erwarteten Häufigkeiten nicht kleiner als 10 sein sollen, war
erfüllt (siehe Kapitel 8.3.1).
Univariate und multivariate Varianzanalyse (vgl. Tabachnick & Fidell, 2001;
Weinfurt, 2000): Als erste Voraussetzung gilt die Unabhängigkeit der Messwerte bzw.
der Fehlerkomponenten. Die Erfüllung dieser Voraussetzung ist im Fall der
vorliegenden Studie an eine ganze Reihe von Bedingungen geknüpft. Zunächst einmal
können einige Aspekte dieser Voraussetzung aufgrund der Versuchsplanung als erfüllt
betrachtet werden: Erstens wurden unter den verschiedenen experimentellen
Bedingungen unterschiedliche Stichproben getestet; zweitens wurden die
Teilnehmerinnen ihrer Interaktionspartnerin zufällig zugeordnet (adhoc Dyaden);
drittens fand eine randomisierte Zuteilung der Teilnehmerinnen zu den drei
experimentellen Bedingungen statt; viertens wurden die abhängigen Variablen bei den
Interaktionspartnerinnen in getrennten Einzelsitzungen erhoben. Die Voraussetzung
der Unabhängigkeit der Messwerte bzw. der Fehlerkomponenten innerhalb der
experimentellen Gruppe war allerdings in der Peer-Bedingung gefährdet, weil die
Personen hier gemeinsamen vorausgehenden Situationseinflüssen (halbstündiges
Gespräch) ausgesetzt waren und gleichzeitig in den selben abhängigen Variablen
getestet wurden (vgl. Kenny & Judd, 1986). Um zu überprüfen, ob diese
Voraussetzung tatsächlich verletzt war, wurden anhand von einfaktoriellen
Varianzanalysen für abhängige Stichproben überprüft, ob innerhalb der Peer-
Bedingung die Einführung eines Gruppenfaktors (d. h. die Position innerhalb der
Dyade) einen systematischen Einfluss auf die einzelnen abhängigen Variablen
hatte 35,36 . Es zeigte sich, dass dies für keine der abhängigen Variablen bei den älteren
35 Alternativ dazu hätten t-Tests für abhängige Stichproben zum gleichen Ergebnis geführt.
36
Die konservativste Art, die Unabhängigkeitsvoraussetzung zu überprüfen, ist, für jede der
abhängigen Variablen einen Durchschnittswert pro Dyade zu bilden und die Analysen über die
Durchschnittwerte zu rechnen. Dieses Vorgehen ist mit einer Halbierung der Stichprobe und der
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