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[Johnny]

Halli liebe Gemeinde,

aufgrund eines Experiments suche ich das richtige Regressionsmodell für meine Untersuchung. Es gehlt um Folgendes: Mein Experiment dreht sich um strategisches Denken und ein hierarchisch-aufgebautes Model. Es geht davon aus, dass Personen unterschiedlich viele Schritte im Vorraus denken. Level 0 wäre ein zufällig spielendes Individuum, Level 1 wählt die beste Antwort auf Level 0, Level 2 wählt die beste Antwort auf Level 1, usw. Es liegt dementsprechend also eine ordinal-skalierte Variable vor.

Nun habe ich ein Experiment gestaltet, um zu bestimmmen, wodurch dieses Wahlverhalten beeinflusst wird. Dazu habe ich die Gruppengröße variirt (n=3, 6, 12), das Payofflevel (high and low) and die Komplexität des Spiels anhand der response-time manipuliert (35 sec., 120 sec. und 260 sec.). Jeder Teilnehmer durchläuft das gesamte Experiment einmal.

Nun möchte ich versuchen, den Einfluss der oben genannten unabhängige Variable (Gruppengröße, Payofflevel und Komplexität) auf die abhängige Variable (gespieltes Level) anhand einer Regression zu bestimmen. Leider kenne ich mich mit ordinalen Regressionen nicht aus. Kann mir jemand ein entsprechendes Modell empfehlen und seine allgemeine Form mal posten.

Vielen Dank für eure Mühe

Johnny

[daniel]

Gruppengröße variirt (n=3, 6, 12)

Heißt das, die Fallzhlen für die Analyse liegen bei N = 21? Grundsätzlich wäre ich mit Fallzahlen von N < ~200 mit parametrischen nicht-linearen Modellen zurückhaltend. Komplexer noch mag die Tatsache sein, dass die Teilnehmer in der jeweiligen Gruppe möglicherweise gruppenspezifischen Einflüssen ausgesetzt sind. Da bin ich aber unsicher, ob und in wie fern das problemtisch sein könnte.

Ansonsten hilft Wiki mal wieder gut weiter, wenn es um den Einstieg geht http://en.wikipedia.org/wiki/Ordered_logit

[Johnny]

Die Teilnehmerzahl an dem Experiment liegt bei 96 Personen, acht "Meta-Gruppen" mit jeweils zwölf Spielern. In dieser Gruppe teilen sich dann in weitere Untergruppen auf (zwei sechser Gruppen, sechs zweier Gruppen). Unterschiedliche Meta-Gruppen haben eine andere Anordnung (z.B. aufsteigende vs. absteigende Gruppengröße), um auf Treatment-Effekte zu testen. Welche gruppenspezifischen Einflüsse kamen dir denn in den Sinn?

Vielen Dank schoneinmal für den Link

[daniel]

Ich dachte an (systematische) Unterschiede zwischen den Gruppen, die neben (oder statt) der Gruppengröße Unterschiede im outcome verursachen könnten. Beispielsweise könnte das Geschlechterverhältnis in der 12er Gruppe anders sein, als in der 6er Gruppe. Bei geringen "Fallzahlen" (i.e. 3, 6 oder 12) bin ich immer skeptisch, inwieweit dir Randomisierung tatsächlich funktioniert. Das ist allerdings vielleicht schlich zu skeptisch oder perfektionisitisch.

Mit 96 Teilnehmern bist Du m.E. beim Minimum. Wenn ich es richtig überblicke hast Du ein Modell mit 3 kategorialen Prädikatoren, was auf 5 df hinausläuft. Das ist nach einifgen Faustregeln relativ knapp. Auch der lediglich asymptotischen Eigenschaften der ML Schätzer in den Modellen sollte man sich bei diesen Fallzaheln bewusst sein.