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[marie]

hallo liebe expertInnen..

ich hab bei meiner diplomarbeit ein prätest-posttest-design mit 1 experimental- und 1 kontrollgruppe.

jetzt hab ich mal der einfachheit halber korrelationen gerechnet (punkt-biserial) zu den baseline-unterschieden.

und leider hab ich unmengen signifikante ergebnisse... bei meinen bisherigen berechnungen waren die unterschiede weg, wenn ich bei den korrelationen (und in weiterer folge natürlich auch bei den anderen berechnungen), das alter rauspartialisiert hab.

so ist das aber jetzt nicht mehr, bzw. nur bei einigen werten. was mach ich jetzt mit den anderen? ich hab noch eine andere variable in verdacht, allerdings ist die nicht stetig (2 stufen). kann ich also nicht herauspartialisieren bzw. als kovariate verwenden, oder?

differenzwerte sind die einzige möglichkeit, die mir bisher eingefallen ist.. allerdings wär ich da nicht sehr glücklich drüber - informationsverlust. (und außerdem hätt ich (unter anderem) eine cross-lagged-panel korrelation geplant..)

bitte um kreative ideen!

dankesehr

[Claas]

Hallo,

was ist denn Deine Fragestellung?

ich hab bei meiner diplomarbeit ein prätest-posttest-design mit 1 experimental- und 1 kontrollgruppe.

Klingt nach typischen (quasi-)experimentellem Design mit Kontrollgruppe, um die Wirkung eines bestimmten treatments zu untersuchen.
Wird üblicherweise mit 2x2-Varianzanalyse getestet. Geht auch, wenn die baseline-Unterschiede nicht allzu groß sind.

jetzt hab ich mal der einfachheit halber korrelationen gerechnet (punkt-biserial) zu den baseline-unterschieden.

Versteh ich nicht. Was genau hast Du gemacht und welche Fragestellung soll damit bearbeitet werden?
Wieviele AVs hast du denn?
Wie groß sind die Stichproben?

und außerdem hätt ich (unter anderem) eine cross-lagged-panel korrelation geplant

Bei einem Experiment?

LG
Claas

[marie]

hallo Claas, danke für deine antwort!

1. ja, es ist eine quasi-experimentelle untersuchung und es geht um die wirkung eines treatments ("coaching"). da kommt dann die (m)anova dran, ja.
zusätzlich hab ich allerdings noch weitere fragestellungen zum (kausal)zusammenhang von merkmalen, daher auch das geplante cross-lagged panel design. (ja, ich war auch sehr erstaunt, aber mein prof möchte das unbedingt haben. ich find erstens den zeitabstand zu kurz und zweitens dachte ich, ich kanns nur für die kontrollgruppe rechnen, aber er meinte, das geht auch mit intervention dazwischen (da macht dann der zeitabstand weniger aus..) )

2. vor der (m)anova wollte ich mir einfach mal die baseline-unterschiede anschauen - hauptsächlich weil ich neugierig bin und weil die posttest-daten noch nicht vollständig sind. und statt da viele einzelne t-tests zu rechnen, dachte ich, korrelationen sagen doch das gleiche aus und die "effektstärke" hab ich auch gleich dabei. ich habe die avs einzeln mit der dummy-variable "gruppe" korreliert (punkt-biserial eben). ist das nicht zulässig?

-> "2x2 anova geht auch wenn die baseline-unterschiede nicht allzu groß sind" - was heißt für dich "nicht allzu groß"? die korrelationen waren zum teil schon so .30 (soweit ich mich erinnern kann hab vor schreck das output-file gleich wieder zugemacht.. )

3. ich hab 3 haupt-avs, die jeweils ca. 5-10 subskalen (oder physiologische indikatoren) haben.

4. die kontrollgruppe hat 59 personen, die experimentalgruppe momentan ca. 70 (ich denke es werden am Ende um die 60 sein *aufholzklopf*)


LG marie

[marie]

noch eine frage zu diesem thema..

mein prof hat mir jetzt "geraten", eine berechnung der residualgewinne zu machen. ich werd versuchen, das kapitel im buch von guthke & wiedel zu verstehen, allerdings steht da glaub ich nicht allzuviel zur praktischen umsetzung..

ich wär euch sehr dankbar, wenn ihr mir helfen könntet!

verfügbare programme: spss, amos.

dankesehr!