SPSS-FORUM.DE

[Wombi]

Liebe SPSS-Forum Gemeinde,

ich sitze momentan vor der Statistischen Analyse meiner Masterarbeit und bin auf ein Problem gestoßen.
Folgendes ist meine Ausgangssituation:

Es wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem die Versuchspersonen in zwei Gruppen (Dichotome unabh. Var) eingeteilt wurden. Außerdem haben sie Fragebögen (Metrische unabh. Var.) bezüglich einer Persönlichkeitseigenschaft ausgefüllt. Außerdem wurden den Probanden während des Experiments zwei unterschiedliche Arten von Stimuli (Dichotome unabh. Variable, MESSWIEDERHOLUNG) präsentiert. Gemessen wurde als abhängige Variable die Reaktion im EEG (Ist eigentlich relativ irrelevant. Relevant ist, dass dadurch zwei Messwerte für jede abhängige Variable pro Versuchsperson entstehen. Das bedeutet, ich habe einen Messwiederholungsfaktor drin.

Ich wollte fragen, ob ihr mir sagen könntet, welches statistische Vorgehen mit SPSS hier am sinnvollsten ist?

Meine Ideen und Versuche:

1) Mit linearer Regression
Funktioniert aber leider nicht, da hier kein Messwiederholungsfaktor vorgesehen ist. Wäre es hier möglich die Messwiederholungsvariable auf zwei Fälle pro Versuchsperson aufzuteilen und durch eine Dummy-Variable zu codieren? Macht das Sinn? Das erscheint mir alles sehr provisorisch.

2) Mit allgemeinem linearen Modell
Hier kann ich direkt die Prozedur ALM mit Messwiederholung wählen! Finde ich super und wäre ich direkt mit einverstanden. Jedoch habe ich das Gefühl hier eine deutlich abgespeckte Version der linearen Regression zu verwenden. Viele Überprüfungen der Vorraussetzungen linearer Regressionen, die mir bei Statistik-Guru vorgeschlagen werden, scheinen nicht umsetzbar zu sein, weil mir schlichtweg die Werte fehlen. Auch kann ich einfach die Regressionskoeffizienten nicht finden?

Ich würde mich total freuen, wenn ihr mich an der Stelle unterstützen könnten! Vielen Dank im Voraus!

[strukturmarionette]

Hi,

- es fehlen alle Angabe zu den (Teil-)Stichprobenumfängen, zum konkreten experimentellen Vorgehen und Angaben über die Messungen (alle AVs), die aus Deinen EEG´s verwertet werden (sollen).

Gruß
S.

[Wombi]

Stichprobenumfang: (Nach der Aussortierung wegen zu schlechten EEG Daten)
N=51 (Kontrollgruppe = 24, Experimentalgruppe = 27)

Untersuchungsziel:
Wir untersuchen den Einfluss von Stimmung auf das EEG bei der Betrachtung von Reizen (Bilder), die mit Sucht in Verbindung stehen in Abhängigkeit von der Ausprägung der Sucht

AV:
Dabei handelt es sich um die mittlere Amplitude des EEG verschiedener zeitlicher Intervalle nach der Präsentation der Bilder (Bewegen sich im Raum zwischen -15 und 15). Durch den Innerperson-Faktor "Stimulus" (Also ob es sich um ein Bild handelt, das mit der Sucht zu tun hat, oder ein neutrales) habe ich 2 Werte für jede Versuchsperson.

UV:
-Gruppe (Experimental- vs. Kontrollgruppe) (Negative Stimmung vs. Neutrale Stimmung)
-Ausprägung der Sucht (Metrische Variable)
-Stimulus (Suchtbild vs. neutrales Bild)

Meine Erwartung ist, dass negative Stimmung einen Einfluss auf die Differenz der beiden AV-Werte hat. Außerdem erwarte ich, dass dieser Zusammenhang durch die Ausprägung der Sucht moderiert wird. Insgesamt will ich also die Interaktion der drei UV untersuchen.
Ich habe mir gedacht, dass es ja auch möglich wäre, einfach den Differenzwert der Stimuluskategorie als AV zu verwenden, jedoch habe ich in Erinnerung, dass die Verwendung von Differenzwerten wohl sehr umstritten und nicht so schick ist.

Vielen Dank im Voraus für eine Rückmeldung

[ponderstibbons]

Das ist ein Fall für eine Messwiederholungs-Varianzanalyse, in SPSS hast Du diese Prozedur ja bereits gefunden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Wombi]

Danke für die Antwort.

Eine ANOVA geht doch davon aus, dass ich ausschließlich kategoriale unabhängige Variablen habe, oder nicht? Aber ich habe ja auch eine metrische Variable (Die Ausprägung der Sucht). Deshalb dachte ich, dass eine ANOVA an der Stelle nicht möglich ist.

Ich würde das ganze sehr gerne mit dem GLM rechnen! Dann würde ich ja "offiziell" eine lineare Regression berechnen, richtig? Mein Problem ist, dass mir hier super viele Kennwerte fehlen, wie die Regressionskoeffizienten, die Standardabweichung der Koeffizienten und Tests zur Beurteilung der Vorraussetzungen, die ich bei der Prozedur "Lineare Regression" alle bekommen würde. Gibt es eine Möglichkeit diese auf anderem Wege zu bekommen?

[ponderstibbons]

Eine ANOVA geht doch davon aus, dass ich ausschließlich kategoriale unabhängige Variablen habe, oder nicht?

Nein. Mit intervallskalierten unabhängigen Variablen wird das zur Kovarianzanalyse.
In SPSS fügt man intervallskalierte unabhängige Variablen in Varianzanalysen unter
"Kovariaten" ein, sofern man die Fenster verwendet.

Zu den Voraussetzungen, zur Durchführung und zur Interpretation einer
Messwiederholungs-Varianzanzalyse gibt es im Netz sehr viel Matarial,
einschließlich SPSS-bezogenes.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Wombi]

Vielen Dank für deine Denkanstöße! Genau das war auch erst meine Überlegung.
Jedoch möchte ich die Ausprägung der Sucht nicht statistisch kontrollieren, sondern tatsächlich als unabhängige Variable untersuchen. Eine Kovariate sollte ja nach Möglichkeit den Zusammenhang verzerren, den man eigentlich untersuchen möchte. Das ist hier aber nicht ganz der Fall. Außerdem geht die ANCOVA von gleichen Regressionssteigungen für beide Gruppen aus. Da ich ja aber bereits durch meine Hypothese eine Interaktion vermute, kann das hier nicht zutreffen.

Ich bin mir insgesamt ziemlich sicher, dass ich eine lineare Regression bzw. ein allgemeines lineares Modell rechnen sollte, zumindest theoretisch. Jedoch weiß ich nicht, wie ich das ganze in SPSS umsetzen kann. Mein Problem sind vor allem die Unterschiede in den Werten, die mir die lineare Regression ausgeben kann, das ALM jedoch nicht. Aber durch mein Messwiederholungsdesign kann ich die Prozedur lineare Regression nicht verwenden.

[ponderstibbons]

Jedoch möchte ich die Ausprägung der Sucht nicht statistisch kontrollieren, sondern tatsächlich als unabhängige Variable untersuchen

Ob man eine intervallskalierte Variable hier als Kovariate, unabhängige Variable,
Mediator, Moderator etc. betrachtet, weiß die Software nicht, die Rechnung ist
dieselbe.

Außerdem geht die ANCOVA von gleichen Regressionssteigungen für beide Gruppen aus. Da ich ja aber bereits durch meine Hypothese eine Interaktion vermute, kann das hier nicht zutreffen.

Die Wechselwirkungen zwischen dem intervallskalierten Prädiktor ("Kovariate" in
SPSS-Sprech) und den Faktoren werden automatisch berechnet, insofern ist das
Problem, ob die Steigungen gleich sind, nicht von Belang. Ich verstehe auch
nicht, warum die Mischung aus kategorialen und intervallskalierten
Prädiktoren im Falle einer Varianzanalyse ein Problem für Dich darstellt,
wo es im Falle der linearen Regresson keines für Dich ist. Lineare Regression
und Varianzanalysen sind beides Spezialfälle des Allgemeinen Linearen Modells.
Die Anforderungen (Linearität, Homoskedaszität etc. pp.) sind demnach dieselben,
die Analyseergebnisse bei entsprechender Formulierung des jeweiligen
Modells identisch.

[Wombi]

Ahh jetzt verstehe ich das Ganze!
Mir war nicht klar, dass SPSS metrische Variablen in dieser Prozedur einfach als Kovariaten bezeichnet, sie aber wie jede andere Variable auch behandelt.
Das erklärt natürlich einiges...
Trotzdem wäre es für mich noch wichtig zu wissen, wie ich an die Regressionskoeffizienten herankomme bzw wie ich das ganze Interpretiere. Immerhin möchte ich ja letztendlich eine Interaktion zweier dichotomer Variablen und einer metrischen Variable interpretieren... also was hoch und was niedrig sein muss, damit letztendlich hohe Amplituden im EEG zu verzeichnen sind. Mit Mittelwertsdifferenzen dürfte ich da ja nicht besonders weit kommen?

[strukturmarionette]

Hi,

Es wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem die Versuchspersonen in zwei Gruppen (Dichotome unabh. Var) eingeteilt wurden.
-Gruppe (Experimental- vs. Kontrollgruppe) (Negative Stimmung vs. Neutrale Stimmung)

- Also noch ein Treatment (Induzierung neg Stimmung) ?

Meine Erwartung ist, dass negative Stimmung einen Einfluss auf die Differenz der beiden AV-Werte hat. Außerdem erwarte ich, dass dieser Zusammenhang durch die Ausprägung der Sucht moderiert wird.

- ?

(Nach der Aussortierung wegen zu schlechten EEG Daten)

- Ohne Begründung? Warum diese Selektion?


Gruß
S.