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[blunznpoldl]

Hallo,
ich möchte gerne ein longitudinales Strukturgleichungsmodell berechnen, habe aber das Problem einer 70%igen drop-out Quote zu MZP 2 und 3. Ich habe nun beschlossen, mit den Teilnehmern zu rechnen, die zumindest 2 Testzeitpunkte anwesend waren. Um mögliche bias entgegenzuwirken wollte ich jetzt die soziodemographischen Variablen der gesamten Stichprobe (284TN) mit denen, die ind. 2 Messungen absolvierten (100Tn) miteinander vergleichen, aber wie mache ich das mit SPSS. Es ist ja eigentlich eine Stichprobe, die von mir geteilt wird? Und vor allen Dingen, wie mache ich das im SPSS...bin ein wenig verwirrt, vielleicht kann mir wer mit ein paar guten Ideen zur Seite stehen?

Danke!!

LG
blunzi

[sebastian_wie]

Hallo blunzi,

du möchtest mit dem T-Test nachweisen, dass sich die untersuchte Stichprobenpopulation (eingeladen für alle Tests) nicht signifikant von der der Einzeltest unterscheidet. Damit beweist du, dass die Ergebnisse der verschiedenen MZP zur gleichen Population gehören. Soweit habe ich deine Absicht hoffentlich richtig verstanden.

Ich stelle hier aber die Sinnhaftigkeit (mit Bitte um kritische Rückmeldung) des T-Tests in Bezug auf die Populationsuntersuchung in Frage. Du hast ja eh immer "die gleichen" Befragt, nur eben zu verschiedenen Messpunkten und es haben nicht immer alle teilgenommen. Da benötigt man keinen T-Test, sondern weist einfach aus, dass ein bestimmter Anteil abgesprungen ist.

Ggf. wäre es sinnvoll die fehlenden Messwerte pro Messzeitpunkt (für die, die nicht mehr teilnahmen) durch Mittelwertersetzung (?Permutation?) zu ersetzen. Das ist allerdings ein Thema, welches ich im Eigenstudium noch nicht gemeistert habe.

Wenn Du dennoch einen T-Test durchführen möchtest - hier eine Anleitung für SPSS - ich weiß leider nicht welche Version du verwendest:

http://www.quantitative-methoden.de/Dat ... gen_A3.pdf

Grüße

Sebastian

[blunznpoldl]

Lieber Sebastian,

erstmals danke für das Gedanken machen. Ich möchte mein Vorhaben aber nochmals erklären: Ich will herausfinden, ob sich mein Rechensample --> ca.100TN, die zumindest 2 der 3 MZP mitgemacht haben, signifikant von meinem Ursprungssample (284 TN) hinsichtlich sozio-demographischer Merkmale unterscheiden. Wäre dem nämlich so...also angenommen die 184 TN mit nur einem MZP sind im Durchschnitt viel länger krank als die 100 meines Rechensamples, dann müsste ich diese Variable in mein Strukturgleichungsmodell aufnehmen, da es einen Einfluss auf meine Modellannahme haben könnte?

Ich könnte natürlich mit Permutationen rechen, habe ich auch schon getan, es kommt aber aufgrund der hohen Drop-out-Quote nur Quatsch heraus. Beim Verfassen dieses Textes erscheint es mir bezüglich meines Problems allerdings sinnvoller, wenn ich mein Ursprungssample teile in die 100, mit denen ich meine Modelle rechne und mit den übrigen 184 bezüglich der Mittelwerte vergleiche...

Vielleicht komme ich so meinen Problem näher...

Für weitere Vorschläge unheimlich dankbar..

blunzi