SPSS-FORUM.DE

[ihg2016]

Hallo Zusammen,

ich stecke gerade in Fest in der Auswertung zu einem Experiment mit nominalen Daten sowohl auf der independent, als auch auf der dependent Seite. Den Main Effect habe ich bereits mit Fischers exaktem Test ausgewertet (2*2 Design). Nun würde ich gerne den Einfluss verschiedener Moderatoren (meist ordinal) messen.

Weiß jemand von euch vielleicht welches Verfahren ich hierzu am Besten nutze?

Tausend Dank und beste Grüße
ihg

[ponderstibbons]

Den Main Effect habe ich bereits mit Fischers exaktem Test ausgewertet (2*2 Design).

Heißt das, Du hast eine sehr kleine Stichprobe? Dann kannst Du keine Moderatoranalysen rechnen.

Weiß jemand von euch vielleicht welches Verfahren ich hierzu am Besten nutze?

Logistische Regression, mit Wechselwirkungen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[ihg2016]

Hallo ponderstibbons,

danke für die zügige Antwort. Meine Gruppengröße beträgt 30 Personen mal zwei Gruppen = 60. Es gibt außerdem jeweils zwei nominale Auswahlmöglichkeiten in der dependent "0/1" für jede der beiden Gruppen. Passt das von der Größe oder auf wie viele Participants müsste ich aufstocken?

Danke und beste Grüße
ihg

[ponderstibbons]

Pro Prädiktor sollten mindestens 10 Fälle in der kleineren Gruppe der abhängigen Variable sein. D.h. wenn sich die abhängige Variable z.B. 60% zu 40% aufteilte, wären die 24 Fälle in der kleineren Gruppe maßgeblich, demnach wären 2 oder 3 Prädiktoren möglich. Eine Wechselwirkung zählt als eigene Prädiktorvariable, und eine ordinale Variable mit k Stufen wird in der Regression zu k-1 Prädiktorvariablen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[ihg2016]

Wenn ich das richtig verstehe, habe ich also immer mindestens zwei Prediktorvariablen: Die Wechselwirkung und den eigentlichen Moderator - benötige also eine Größe von mindestens 20 in der kleineren Gruppe. Die sonstigen independent var. zählen nicht als Prediktoren richtig?

Nochmals vielen Dank!

[ponderstibbons]

Die sonstigen independent var. zählen nicht als Prediktoren richtig?

Wie kommst Du denn auf diesen Gedanken?

Wenn eine Wechselwirkung analysiert wird, dann sind immer mindestens 3 Prädiktoren im Modell, die beiden an der Wechselwirkung beteiligten Variablen und die Wechselwirkung selbst. Eventuell hat man noch weitere Prädiktoren, die sind bei der Falzahlberechnung selbstverständlich zu berücksichtigen. Sonst hat man ein überdefiniertes, nicht generalisierbares Modell, viele Prädiktoren in Kombination mit wenigen Fällen bzw. wenigen Freiheitsgraden.

Eine Alternative bietet sich im vorliegenden Fall von 4feldertafeln vielleicht dadurch, dass unter dem Menuepunkt Deskriptive Statistiken => Kreuztabellen die beiden Ausgangsvariablen kreuztabelliert werden und die ordinale Variable als "Schicht"-Variable verwendet werden kann. Die anzufordernde Cochran- und Mantel-Haenszel-Statistk ergibt unter anderem, ob der Zusammenhang zwischen den beiden Ausgangsvariablen inferenzstatistisch signifikant über die Stufen der Schichtvariable variiert. Bei n=60 und mehreren Sub-Tafeln könnten sich allerdings ebenfalls Fallzahlprobleme ergeben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons