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[Blumenthal]

Hallo

Brauche dringend Hilfe, um meine Hypothese(n) korrekt auszuwerten. Bin mir nicht sicher, ob ich dies mit einer Varianzanalyse machen kann

Ich habe einige Hypothesen, welche folgendermassen aufgebaut sind.

H1: Der Mittelwert von Demokratie (Unterstützung demokratischer Werte) ist in der EU zwischen 1999 und 2009 signifikant gestiegen.

Die abhängige Variable wurde 1999 und 2009 in 25 Ländern bei jeweils ca. 1000-1500 Personen gemessen. (1999 und 2009 bei unterschiedlichen Personen -> d.h. unabhängige Stichprobe). 1999: 32'000 Fälle und 2009:36'000 Fälle. Ich habe also eine Stichprobe 1999 und eine Stichprobel 2009

Die in der Beispielhypothese erwähnte AV ist intervallskaliert (weitere abhängige Variablen sind dichotom). Normalerweise müsste ich einen t-Test durchführen. Ich möchte aber eine Kontrollvariable einführen, nämlich das Bildungsniveau. Diese Variable ist ordinalskaliert (3 Ausprägungen). Möglicherweise hat sich Bsp. die AV Demokratie (d.h. Unterstützung demokratischer Werte) nicht aufgrund der Zeit verändert, sondern aufgrund der Tatsache, dass sich das Bildungsniveau in diesem Zeitraum erhöht hat. (Es ist bekannt, dass das Bildungsniveau einen Einfluss auf die Unterstützung demokratischer Werte hat).

Ich habe an eine zweifaktorielle Varianzanalyse gedacht, aber da wird glaube ich generell der Effekt von Bildung auf die AV angeschaut und nicht in Abhängigkeit der beiden Zeitpunkte, d.h. wie sich das Bildungsniveau zu den Zeitpunkten verändert hat und wie sich diese Veränderung auf meine AV auswirkt.
Meine Fragen:

1. Besteht irgendwie die Möglichkeit, den Effekt der Kontrollvariable herauszufiltern und dann zu schauen, ob sich die Mittelwerte von 1999 und 2009 immer noch signifikant unterscheiden?

Meine Idee bis anhin ist zu schauen, ob sich das Bildungsniveau zwischen den beiden Zeitpunkten überhaupt signifikant verändert hat (Ist tatsächlich der Fall). Nun kann ich aber nicht sagen, ob der Mittelwertunterschied aufgrund meiner UV oder der Kontrollvariable zustande kam.

Herzlichen Dank

Freundliche Grüsse

[PonderStibbons]

Zweifaktorielle Varianzanalyse wäre meines Erachtens ausreichend, da
der Zeitpunkt-Effekt unter Kontrolle des Bildungsniveaus analysiert wird.
Alternativ kannst Du in Richtung => Mediatoranalyse gehen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Albrecht]

Je, nachdem wie die Kontrollvariable gestaltet ist, liesse sich vielleicht auch eine Kovarianzanalyse durchführen. Da könntest Du die Bildung als Kovariate mitberechnen, wobei der Zeitpunkt als Faktor agiert.

[Blumenthal]

Hallo

Herzlichen Dank für die Inputs. Leider ist meine Kontrollvariable ordinalskaliert.

Da ich mich noch nicht wirklich gut mit der Varianzanalyse auskenne, habe ich noch drei Fragen zum Verfahren und Interpretation der Varianzanalyse.

Wenn ich nun die zweifaktorielle Varianzanalyse mit den festen Faktoren „Zeit“ (also Gruppe 1999 und 2009) sowie Bildung (tief, mittel, hoch) (als Kontrollvariable) durchführe ist in der Tabelle „Test der Zwischensubjekteffekte“ die UV „Zeit“ signifikant. Wurde also bei diesem Ergebnis der Effekt der Bildung bereits berücksichtigt? Wäre beispielsweise nur die Bildung für die Veränderung der AV zuständig, wäre das Ergebnis für die UV „Zeit“ nicht signifikant? Habe ich das so richtig verstanden?

Meine AV ist nicht normalverteilt. Gemäss diesem Forum und weiterführenden Links ist dies für die Varianzanalyse auch nicht weiter relevant. Leider habe ich aber keine Varianzhomogenität (Levene Test signifikant). Gemäss meinem SPSS Buch wird empfohlen, die Signifikanzschranke bei p = 0.01 anstatt 0.05 anzusetzen. Ich konnte dies aber sonst nirgends so finden. Kann ich dies so handhaben?

Falls dies nicht möglich ist, müsste ich in diesem Fall einen nichtparametrischen Test anwenden, wie den Kruskal Wallis H-Test/Welch-Test. Ist es mir dann noch überhaupt möglich, in das Modell eine Kontrollvariable einzubeziehen?

Ich hoffe ich habe alles verständlich geschrieben
nochmals Danke

Freundliche Grüsse

[Albrecht]

"Wurde also bei diesem Ergebnis der Effekt der Bildung bereits berücksichtigt? Wäre beispielsweise nur die Bildung für die Veränderung der AV zuständig, wäre das Ergebnis für die UV „Zeit“ nicht signifikant? Habe ich das so richtig verstanden?"
Ja, vielleicht sollte man aber auch die Interaktion zwischen Zeit und Bildung modellieren. Es kann sein, dass es in diesem Punkt auch einen Interaktionseffekt gibt,

"Meine AV ist nicht normalverteilt. Gemäss diesem Forum und weiterführenden Links ist dies für die Varianzanalyse auch nicht weiter relevant. Leider habe ich aber keine Varianzhomogenität (Levene Test signifikant). Gemäss meinem SPSS Buch wird empfohlen, die Signifikanzschranke bei p = 0.01 anstatt 0.05 anzusetzen. Ich konnte dies aber sonst nirgends so finden. Kann ich dies so handhaben?"
Also das wäre mir neu, aber das ist durchaus gut möglich, dass man es so machen kann. Du kannst es ja dann zitieren. Besser wäre es, wenn der Autor des Buches kein/e Unbekannte(r) ist.


"Falls dies nicht möglich ist, müsste ich in diesem Fall einen nichtparametrischen Test anwenden, wie den Kruskal Wallis H-Test/Welch-Test. Ist es mir dann noch überhaupt möglich, in das Modell eine Kontrollvariable einzubeziehen?"
Ich habe selbst nur Fallbeispiele mit dem Kruskal-Wallis gerechnet. Bin mir daher nicht sicher. Aber standardmäßig dürfte es nicht gehen d.h. eventuell mit angepasster Syntax. Beim Welch-Test sollte es auch nicht gehen.

Das mag in R vielleicht anders sein. Ich würde empfehlen, in SPSS bei den parametrischen Verfahren zu bleiben und dein Vorgehen mit geeigneter Literatur untermauern.

[PonderStibbons]

Leider habe ich aber keine Varianzhomogenität (Levene Test signifikant). Gemäss meinem SPSS Buch wird empfohlen, die Signifikanzschranke bei p = 0.01 anstatt 0.05 anzusetzen.

Das steht tatsächlich so da? Das würde nur ansatzweise Sinn ergeben, wenn die Zellen
deutlich ungleich besetzt sind und und die größere Varianz mir der kleineren
Zellbesetzung assoziiert ist http://www.uni-graz.at/ilona.papousek/t ... s/faq.html

Falls dies nicht möglich ist, müsste ich in diesem Fall einen nichtparametrischen Test anwenden, wie den Kruskal Wallis H-Test/Welch-Test. Ist es mir dann noch überhaupt möglich, in das Modell eine Kontrollvariable einzubeziehen?

Nein.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Blumenthal]

Ok, herzlichen Dank für die Infos....
Das mit dem Signifikanzniveau steht tatsächlich so in: Bühl, Achim (2012): SPSS 20. Einführung in die moderne Datenanalyse. s.525 (13., aktualisierte Auflage)