SPSS-FORUM.DE

[s.fuchs]

Hallo,

wenn ich es auf Basis meiner Recherche richtig verstanden habe, meint SPSS in den ALM-Dialogen mit "Festen Faktoren" alle kategorialen Prädiktoren (sofern between subject) und mit "Kovariaten" alle kontinuierlichen Prädiktoren im Modell. In der Syntax stehen die festen Faktoren hinter einem "BY" und die Kovariaten hinter einem "WITH". Kategoriale Prädiktoren, die nur zwei Stufen haben, welche mit 0 und 1 kodiert sind, kann man allerdings ebenfalls als Kovariate eingeben. Wenn ich zwei kategoriale (between subject-)Prädiktoren (UV1, UV2, beide mit zwei Stufen, beiden mit 0 und 1 kodiert) habe, kann ich also theoretisch beide als feste Faktoren angeben, einen als festen Faktor und den anderen als Kovariate oder beide als Kovariaten:
UNIANOVA AV BY UV1 UV2
UNIANOVA AV BY UV1 WITH UV2
UNIANOVA AV WITH UV1 UV2

Ob es einen Interaktionsterm im Modell geben soll, kann ich im Modell-Dialog spezifizieren:
/DESIGN=UV1 UV2
oder
/DESIGN=UV1 UV2 UV1*UV2

Hier nun mein Problem: Ich hätte eigentlich in allen drei Varianten identische Ergebnisse für die Haupteffekte von UV1 und UV2 erwartet, egal ob die Prädiktoren als feste Faktoren oder Kovariaten eingegeben werden. Dies ist auch tatsächlich der Fall, solange kein Interarktionsterm im Modell enthalten ist (dann entspricht das Ergebnis aller drei Varianten auch dem, das man über den Lineare Regression-Dialog erhält). So weit, so logisch. Was ich nicht verstehe ist, warum ich unterschiedliche Ergebnisse für die Haupteffekte bekomme, sobald ein Interaktionsterm im Modell enthalten ist. Der Effekt der Interaktion selbst ist dann in allen drei Fällen identisch, aber die Signifikanz der Haupteffekte variiert. Könnte mir das jemand erklären? Wo liegt mein Irrtum in der Erwartung, hier identische Resultate zu bekommen? Sieht das aufgestellte ALM, das hinter den Berechnungen steht, nicht in allen drei Fällen identisch aus?

Ich hoffe, ich habe mein Anliegen nachvollziehbar geschildert und wäre sehr dankbar für eine Antwort!
Mit bestem Gruß,
S. Fuchs

[ponderstibbons]

Du kannst Dir bei "Modell" einmal ansehen, welche Art Varianzzerlegung verwendet wird.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[s.fuchs]

Hallo und danke für die schnelle Antwort!

Mit der Art der Varianzzerlegung meinst Du wahrscheinlich Typ I/II/III, nicht wahr? Ich hatte in allen drei Varianten die Voreinstellung belassen und daher TYP III:
/METHOD=SSTYPE(3)
Ich habe dies probehalber variiert, aber finde auch so keine äquivalenten Ergebnisse für die drei Varianten.

Der Vollständigkeit halber habe ich auch noch eine Regression (mit UV1, UV2 und UV1*UV2 als Prädiktoren, Methode ENTER) und eine Moderationsanalyse mit PROCESS (mit UV1 als Faktor und UV2 als Moderator) gerechnet. Bei beiden Analysen kam dasselbe heraus wie in der Variante UNIANOVA AV WITH UV1 UV2 (mit /METHOD=SSTYPE(3) und /DESIGN=UV1 UV2 UV1*UV2).

Ich würde wirklich gerne verstehen, wie die verschiedenen Analysen miteinander zusammenhängen und warum bei den beiden anderen UNIANOVA-Varianten nicht auch dasselbe herauskommt. Es ist natürlich schön, dass SPSS einem so viel Arbeit abnimmt (Dummy-Codierung kategorialer Variablen, Erstellung von Interaktionstermen etc.), aber ich finde es schade, dass die Mathematik hinter der Analyse so sehr im Dunkeln bleibt, dass ich die Ursache der unterschiedlichen Ergebnisse nicht am Output erkennen kann.

Wenn Ihr mir hier weiterhelfen könntet, wäre ich sehr dankbar!
Beste Grüße,
S. Fuchs

[ponderstibbons]

Mit der Art der Varianzzerlegung meinst Du wahrscheinlich Typ I/II/III, nicht wahr? Ich hatte in allen drei Varianten die Voreinstellung belassen und daher TYP III:
/METHOD=SSTYPE(3)
Ich habe dies probehalber variiert, aber finde auch so keine äquivalenten Ergebnisse für die drei Varianten.

Was ich meinte war: sieh Dir an, welche Varianzzerlegung verwendet wird. Und dann recherchiere, wie diese funktioniert, ob es für die verwendete Varianzzerlegung eine Rolle spielt, wenn eine Variable als Faktor oder als "Kovariate" deklariert wird, und ob Interaktionen eine unterschiedliche Rolle spielen.

Mit freundnlichen Grüßen

PonderStibbons

[s.fuchs]

In Ordnung, dann werde ich entsprechend weiterrecherchieren!
Vielen Dank nochmals für die Hilfe,
LG S. Fuchs