SPSS-FORUM.DE

[Joh47]

Schönen guten Tag,

ich kenne mich nicht so gut mit SPSS und hätte deshalb eine Frage zu der Syntax von SPSS bei der ich Hilfe bräuchte:

Ich habe mehrere 2x2 Anova mit Messwiederholung durchgeführt. Anschließend rechne ich jeweils mehrere Kontraste und bin mir anhand der Syntax unsicher ob diese bereits Bonferroni korrigiert sind (weil oben im Code bereits was mit Bonferroni steht, also bevor die Matrix für die Kontraste folgt) oder ob ich dies im Nachhinein noch machen muss. Ein Beispiel Code sieht folgendermaßen aus:


GLM dispositionelleRuckschlusse_Pos_Aff dispositionelleRuckschlusse_Pos_Neg
dispositionelleRuckschlusse_Neg_Aff dispositionelleRuckschlusse_Neg_Neg
/WSFACTOR=PositivNegativ 2 Polynomial AffirmationNegation 2 Polynomial
/METHOD=SSTYPE(3)
/PLOT=PROFILE(PositivNegativ*AffirmationNegation) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO
YAXIS=AUTO
/PLOT=PROFILE(AffirmationNegation*PositivNegativ) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO
YAXIS=AUTO
/EMMEANS=TABLES(PositivNegativ) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS=TABLES(AffirmationNegation) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS=TABLES(PositivNegativ*AffirmationNegation)
/PRINT=DESCRIPTIVE PARAMETER ETASQ
/MMATRIX "Positiv vs. Negativ" ALL .5 .5 -.5 -.5; "Affirmation vs. Negation" ALL 0.5 -0.5 0.5 -0.5; "posAffirmation vs. posNegation" ALL 1 -1 0 0; "negAffirmation vs. negNegation" ALL 0 0 1 -1
; "posAffirmation vs. negAffirmation" ALL 0.5 0 -0.5 0; "posNegation vs. negNegation" ALL 0 0.5 0 -0.5; "posAffirmation vs. negNegation" ALL 1 0 0 -1; "posNegation vs. negAffirmation" ALL 0 1 -1 0
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/WSDESIGN=PositivNegativ AffirmationNegation PositivNegativ*AffirmationNegation.


Es wäre wirklich sehr nett und es würde mich sehr freuen, wenn mir hier jemand weiter helfen könnte und mir kurz erklären könnte was die Bonferroni Korrektur in der Syntax bedeutet.

[strukturmarionette]

Hi,

mehrere 2x2 Anova

- beschreib zunäscht zumindest eine davon vollständig einschließlich dazugehöriger Fragestellungen und Hypothesen
- danach dann weiteres

Gruß
S.

[Joh47]

Hey,

natürlich sehr gerne. Ich habe Probanden verschiedene Verhaltensbeschreibungen vorgelegt. Dabei beschrieb ein Sprecher 4 mal eine Zielperson, wobei die Verhaltensbeschreibung darin variierte, ob sie eine positives oder negatives Verhalten beschrieb und ob sie durch eine Affirmation oder Negation formuliert war. Damit ergaben 2(positiv vs. negativ) x 2 (Affirmation vs. Negation) verschiedene Verhaltensbeschreibungen. Zu jeder Verhaltensbeschreibung beantworteten die Probanden Fragen beispielsweise „Wie negativ oder positiv ist (Sprecher) gegenüber (Zielperson) in dieser spezifischen Situation eingestellt?“ (abhängige Variable wäre somit der Eindruck den die Teilnehmer vom Sprecher gegenüber der Zielperson ableiteten). Eine Hypothese wäre bei dieser abhängigen Variable, dass wenn eine positive Leistung einer Person mit einer Negation beschrieben wird (z. B. nicht dumm), der vermittelte Eindruck negativer ist als bei einer Beschreibung mit einer Affirmation (z. B. intelligent). Darauf aufbauend führte ich 2 x 2 Anovas mit Messwiederholung für jede abhängige Variable durch. Um dann die gefundene signifikante Interaktionen weiter zu untersuchen führte ich geplante Kontraste durch. Da ich jedoch explorativ überprüfen wollte, ob es noch weitere Unterschiede zwischen den 4 Arten der Verhaltensbeschreibungen gibt führte ich noch weitere ungeplante Kontraste durch. Dabei wäre wohl eine erste Frage, ob dies erlaubt ist.

Zur ursprünglichen Frage:

Da ich nun mehrere Kontraste durchführe muss ich meines Wissens nach die Alpha Fehler Kumulierung berücksichtigen. Ich würde dies gerne anhand der Bonferroni Korrektur machen. In meinem Syntax (siehe oben) steht nun bevor ich die Kontraste hinzugefügt habe

/EMMEANS=TABLES(PositivNegativ) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS=TABLES(AffirmationNegation) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS=TABLES(PositivNegativ*AffirmationNegation)

Nun wollte ich nachfragen, ob die nachfolgenden Kontraste bereits Bonferroni korrigiert sind oder ob ich dies noch machen muss. Ich gehe davon aus, dass ich dies noch machen muss, möchte aber auf Nummer sicher gehen bevor ich signifikante Ergebnisse aufgrund einer eventuell doppelten Bonferroni Korrektur wegfallen lasse.

[Joh47]

Ich bitte um Entschuldigung, dass wäre der passende Syntax für die beschriebene abhängige Variable:


GLM Eindruck_Pos_AFF Eindruck_Pos_Neg Eindruck_Neg_Aff Eindruck_Neg_Neg
/WSFACTOR=PositivNegativ 2 Polynomial AffirmationNegation 2 Polynomial
/METHOD=SSTYPE(3)
/PLOT=PROFILE(PositivNegativ*AffirmationNegation) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO
YAXIS=AUTO
/PLOT=PROFILE(AffirmationNegation*PositivNegativ) TYPE=LINE ERRORBAR=NO MEANREFERENCE=NO
YAXIS=AUTO
/EMMEANS=TABLES(PositivNegativ) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS=TABLES(AffirmationNegation) COMPARE ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS=TABLES(PositivNegativ*AffirmationNegation)
/PRINT=DESCRIPTIVE PARAMETER ETASQ
/MMATRIX "Positiv vs. Negativ" ALL .5 .5 -.5 -.5; "Affirmation vs. Negation" ALL 0.5 -0.5 0.5 -0.5; "posAffirmation vs. posNegation" ALL 1 -1 0 0; "negAffirmation vs. negNegation" ALL 0 0 1 -1
; "posAffirmation vs. negAffirmation" ALL 0.5 0 -0.5 0; "posNegation vs. negNegation" ALL 0 0.5 0 -0.5; "posAffirmation vs. negNegation" ALL 1 0 0 -1; "posNegation vs. negAffirmation" ALL 0 1 -1 0
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/WSDESIGN=PositivNegativ AffirmationNegation PositivNegativ*AffirmationNegation.

[strukturmarionette]

Hi,

- das überfordert mich leider

Gruß
S.