SPSS-FORUM.DE

[Er.Es.]

Liebe Statistik-Könner,

ich habe eine Frage und hoffe einmal mehr auf eure Hilfe. (und hoffe die Frage ist hier an der richtigen Stelle des Forums...)

Mit SPSS berechne ich für eine meiner Fragestellungen eine ANOVA mit Messwiederhlungen und mehreren Kovariaten sowie Kontrollvariablen, die ich aufgrund ihrer kategorialen Struktur als weitere Faktoren mit einbezogen habe.
Sprich ich habe die Frage, ob sich Burnoutwerte über drei Messzeitpunkte (t1, t2, t3) verändern, wenn auf meine Kontrollvariablen kntrolliert wird.
in meinem Modell sind nun:
Innersubjektfaktor: Messwiederholungsfaktor (Burnoutwerte zu t1, t2, t3)
Zwischensubjektfaktoren: Geschlecht, Familienstand, chronische Krankheiten
Kovariaten: Alter, Abgabemonat zu t2, Abstand zwischen t1 und t2, Abstand zwischen t1 udn t3

Nun habe ich angefangen die Voraussetzungen zu prüfen, was bisher alles gut lief. Bei der Prüfung auf Homogenität der Regressionssteigungen sieht es nun aber eng aus.
Darum meine Frage: Verstehe ich es denn richtig, dass ich nun schaue, ob sich die Regressionsgerade zwischen abhängiger Variable (zu jedem Messzeitpunkt) und metrischer Kovariate zwischen den Gruppen in der Steigung nicht unterscheidet? Das würde also bedeuten, ich müsste (3 Zwischensubjektfaktoren, 4 Kovariaten, 3-fach gestufter Innersubjektfaktor) 36 Streudiagramme erstellen, um die Voraussetzung zu prüfen und sobald nur EINE davon eine Interaktion zeigt bzw. keine parallelen Geraden, kann ich das gesamte Verfahren nicht anwenden?? Oder habe ich das eventuell falsch verstanden?
Denn wenn ich genau das tue, dann zeigen sich ein paar Geraden, die nicht parallel verlaufen. Was wäre denn an der Stelle meine Alternative, die ich nun rechnen kann? Gibt es überhaupt ein Verfahren bei SPSS, womit ich ansonsten meine Fragestellung unter diesen Bedingungen beantworten kann?

Ich würde mich über einen Ratschlag freuen.

Freundliche Grüße,
Er.Es.

[strukturmarionette]

Hi,

eine meiner Fragestellungen

- ?

ansonsten meine Fragestellung

- ?

Gruß
S.

[ponderstibbons]

Nun habe ich angefangen die Voraussetzungen zu prüfen, was bisher alles gut lief. Bei der Prüfung auf Homogenität der Regressionssteigungen sieht es nun aber eng aus.

Wozu willst Du die prüfen? Du hast doch sicherlich die Wechselwirkungen drin, modellierst also etwaige Steigungsunterschiede.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Er.Es.]

Vielen Dank erst einmal für die Antworten!

Sprich ich habe die Frage, ob sich Burnoutwerte über drei Messzeitpunkte (t1, t2, t3) verändern, wenn auf meine Kontrollvariablen kntrolliert wird.

Ich meinte, das ist meine Fragestellung, um die es geht. Verändern sich die Burnoutwerte über die drei Messzeitpunkte signifikant (unabhängig von meinen Kontrollvariablen: Geschlecht, Familienstand, chron. Krankheiten, Alter, Abstand t1 zu t2, Abstand t1 zu t3, Abgabemonat zu t2)?

Wozu willst Du die prüfen? Du hast doch sicherlich die Wechselwirkungen drin, modellierst also etwaige Steigungsunterschiede.

Das verstehe ich nicht. Kannst du mir das erklären?
Ich habe mehrfach gelesen, dass man bei der Verwendung von Kovariaten als Voraussetzung zum einen Prüfen muss, ob die Kovariate unabhängig vom Gruppen-/Treatmenteffekt ist und zum anderen, ob die Homogenität der Regressionssteigungen gegeben ist. Und wenn das nicht der Fall ist und gegenläufige Regressionsgeraden vorliegen bzw es eine Interaktion gibt, dann sei es nicht legitim die ANCOVA weiterzurechnen bzw. zu interpretieren. Deswegen dachte ich man testet das grafisch.
Dann würde es genügen, wenn ich die Wechselwirkungen zwischen den Zwischensubjektfaktoren und den Kovariaten anschaue und sobald da eine einzige signifikant wird, darf ich die ANCOVA nicht mehr rechnen?

Gibt es für den Fall eine Alternative für SPSS?

Mit freundlichen Grüßen,
Er.Es.

[strukturmarionette]

Hi,

Gruppen-/Treatmenteffekt

- welche Gruppen?
- welches Tratment?
- Untersuchungsdesign?
- N?
- Zustandekommen von N?

Gruß
S.

[ponderstibbons]

Ich habe mehrfach gelesen, dass man bei der Verwendung von Kovariaten als Voraussetzung zum einen Prüfen muss, ob die Kovariate unabhängig vom Gruppen-/Treatmenteffekt ist und zum anderen, ob die Homogenität der Regressionssteigungen gegeben ist.

Wenn die Geraden nicht homogen sind, dann heißt das, es besteht eine Wechselwirkung zwischen "Kovariate" und
Gruppierungsfaktor. Das kann man berücksichtigen, indem man diese Wechselwirkung in die Varianzanalyse mit
aufnimmt. Wenn man das von vornherein sowieso macht (in SPSS ist das, meine ich, so voreingestellt), kann man
sich die Überprüfung auch sparen.

Da Du gefragt hattest "Sprich ich habe die Frage, ob sich Burnoutwerte über drei Messzeitpunkte (t1, t2, t3) verändern,
wenn auf meine Kontrollvariablen kntrolliert wird." sah mir das Ganze nicht nach einer klassischen Kovarianzanalyse aus.
Wenn es eine klassische Kovarianzanalyse sein soll, also zur Varianzreduktion in der AV, dann musst Du meines Wissens
nach die Kovariaten mit ungleichen Steigungen rausnehmen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Er.Es.]

Ein erneutes Dankeschön für die schnellen Antworten!

Wenn die Geraden nicht homogen sind, dann heißt das, es besteht eine Wechselwirkung zwischen "Kovariate" und
Gruppierungsfaktor. Das kann man berücksichtigen, indem man diese Wechselwirkung in die Varianzanalyse mit
aufnimmt. Wenn man das von vornherein sowieso macht (in SPSS ist das, meine ich, so voreingestellt)

Woran erkenne ich denn, ob die Wechselwirkungen schon mit berücksichtigt sind bzw. ob SPSS es automatisch einbezieht?
Würde das dann in der Tabelle der "Multivariaten Tests", "Tests der Innersubjekteffekte", "Tests der Innersubjektkontraste" oder"Tests der Zwischensubjekteffekte" abzulesen sein?

kann man sich die Überprüfung auch sparen.

Verständnisfrage an der Stelle: Meinst du, ich kann mir die grafische Überprüfung der Regressionssteigungen sparen, weil ich es auch tabellarisch ablesen kann, ob die Voraussetzung erfüllt ist, ODER meinst du damit, die Voraussetzungsprüfung auf Homogenität d. Regressionssteig. an sich kann ich mir sparen, da die Voraussetzung unter der Hinzunahme der Wechselwirkungen der Kovariaten mit den Faktoren vernachlässigbar ist?

sah mir das Ganze nicht nach einer klassischen Kovarianzanalyse aus

Darf ich fragen, nach was für einem Verfahren es eher aussah? Bzw. wieso es nicht nach einer klassischen Varianzanalyse aussah?

Wenn es eine klassische Kovarianzanalyse sein soll, also zur Varianzreduktion in der AV, dann musst Du meines Wissens
nach die Kovariaten mit ungleichen Steigungen rausnehmen.

Okay, das ist schon einmal gut zu wissen. Danke.

Freundliche Grüße,
Er.Es.

[ponderstibbons]

an sich kann ich mir sparen, da die Voraussetzung unter der Hinzunahme der Wechselwirkungen der Kovariaten mit den Faktoren vernachlässigbar ist?

Wenn es keine Kovarianzanalyse ist, sondern die "Kovariaten" z.B. Drittvariablen sind,
die Scheineffekte erzeugen könnten, dann sind Interaktionseffekte vom Gedankengang
her kein prinzipielles Problem, sondern können ins Modell einbezogen werden. Wenn
Homogenität der Steigungen keine zwingende Voraussetzung ist, müsste man sie auch
nicht betrachten/testen/prüfen.

sah mir das Ganze nicht nach einer klassischen Kovarianzanalyse aus

Darf ich fragen, nach was für einem Verfahren es eher aussah? Bzw. wieso es nicht nach einer klassischen Varianzanalyse aussah?

Wegen Deines von mir zitierten Ziels.

[Er.Es.]

Aha, okay das ist auch ein guter Hinweis bzw. Überlegung.
Vielen Dank für die hilfreichen Antworten und Denkanstöße! Das hat mir wieder einmal etwas weitergeholfen.

Mit freundlichen Grüßen,
Er.Es.