Modellierung von Experimentaldaten (within-Manipulation)

Modellierung von Experimentaldaten (within-Manipulation)

Beitragvon tinaphd » Do 15. Sep 2022, 12:40

Hallo,

nachdem ich bereits das Forum durchforstet habe, aber leider nicht fündig geworden bin, möchte ich gern eine Frage an euch loswerden und hoffe sehr, dass mir eure Expertise bei meiner aktuellen Herausforderung weiterhelfen kann.

Ich führe aktuell erstmalig eine Strukturgleichungsmodellierung durch und habe mich bereits grundlegend in die Thematik eingearbeitet und bei JASP ein (teilweises) Modell generiert. Dabei ist für mich allerdings ein zentrales Problem aufgetaucht, bei dessen Lösungsfindung ich Unterstützung bräuchte.

Kurz zum Background meiner zu analysierenden Daten: Ich habe eine experimentelle Studie zur Wahrnehmung von automatisierten Technologien durchgeführt, bei der ich zahlreiche AV erhoben habe. Die experimentelle Manipulation erfolgte within in 4 Bedingungen (4 Automatisierungsstufen), d.h. jede Versuchsperson wurde mit jeder Bedingung konfrontiert und jeweils um ihre Einschätzung hinsichtlich der immer gleichen Konzepte gebeten. Mein Datensatz ist derzeit so strukturiert, dass zeilenweise die Fälle repräsentiert sind und in den Spalten die Messwerte aus den verschiedenen Bedingungen angelegt sind.

Nun frage ich mich, wie ich die exogene within-Variable (UV) in das SGM implementiere. Mein aktuelles Modell repräsentiert nur eine Bedingung von 4. Ziel ist es jedoch, die UV als eigenständige Variable in den Modell aufzunehmen, damit ich prüfen kann, welche Auswirkungen die verschiedenen UV-Bedingungen auf die verschiedenen AV im Modell haben. Ich habe bereits zur Analyse von Paneldaten gelesen, allerdings ist mein Messwiederholungsdesign kein Längsschnittdesign, sodass die Lösung hier meines Erachtens nicht so richtig passt.

Weiß jemand von euch Rat? Ich würde mich sehr über eure Rückmeldungen freuen. Falls wesentliche Informationen fehlen, dann gebt gern Bescheid.

Vielen herzlichen Dank im Voraus für eure Hilfe!

Viele Grüße
Tina
tinaphd
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