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[Dodoss]

Hallo!

Ich bin hier grad am Verzweifeln.

Ich habe hier eine Studie vor mir liegen und versuche sie zu verstehen.

Es gibt eine hierarchische Regression. Das erste Modell umfasst die Kontrollvariablen (welche das sind, ist erstmal uninteressant).
Im zweiten Modell werden die Kontrollvariablen zusammen mit „anderen Prädiktoren“ angezeigt.

Nun zu meinem Problem:

Die „anderen Prädiktoren“ sind „types“/Typen von XYZ (3 Stück). XYZ ist hier die "types of play" und die types (type 1,2,3 - die in Modell 2 vorkommen) sind diese speziellen Arten, die unter XYZ fallen.

Die Hypothese lautete: Probanden die Type 1 bevorzugen, haben einen höheren AV-Wert, als Probanden, die Type2 oder Type3 bevorzugen.

In der Regression sieht es also so aus (KV=Kontrollvariable)

Modell eins
KV1
KV2
KV3

Modell zwei
KV1
KV2
KV3
Type 1
Type 2
Type 3


Ich würde das jetzt so interpretieren, dass die types Stufen von XYZ sind, bzw. Ausprägungen. Wenn dem so wäre, dürfen dann Stufen/Ausprägungen als Prädiktoren aufgenommen werden? Weil ja eigentlich ein Prädiktor eine UV ist.

Der Grund warum ich das frage ist, dass in derselben Studie vorher eine one-way ANOVA gerechnet wurde, mit eben diesen 3 types. Eine one-way ANOVA bedeutet doch aber, dass es nur einen Faktor/UV gibt, die so und so viele Ausprägungen hat (ich denke in dem Fall sind es die types) und wo nun die Mittelwerte auf sign. Unterschiede hin überprüft werden sollen. Als einziges stand im Text, dass eine within-subject one-way ANOVA keine Unterschiede im Rating wie oft jeder Type (Type 1,2 und 3) gespielt wurde.

Sind diese „types“ von XYZ nun UVs oder sind es Ausprägungen der UV „XYZ“.
Wenn zweites zutrifft, wieso wird dann eine hierarchische Regression gerechnet, wo alle Prädiktoren im Prinzip UVs sind?


Hoffe, ihr versteht mein Anliegen.
Gruß.

[PonderStibbons]

Modell zwei
KV1
KV2
KV3
Type 1
Type 2
Type 3

Kann eigentlich nicht sein. Eine kategoriale Variable
mit den 3 Kategorien Typ1, Typ2, Typ3 würde in der Regression
repräsentiert durch 2 dummy-Variablen, z.B. Typ1 ja/nein, Typ2 ja/nein
(dabei Typ3 die Referenzvariable, die keine "eigene" Variable erhält).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Dodoss]

Danke erstmal für die Antwort.

Es steht in der Studie leider nirgends etwas von Dummy-Variablen bzw. wird es auch nicht so dargestellt, als ob es 2 Dummy-Variablen gibt und eine Referenz-Variable.
Type 1,2 und 3 sind aufgenommen wurden, um zu überprüfen, welcher der 3 Typen (von play) die AV signifikant vorhersagt.
Type 1,2 und 3 wurden sollten von den Probanden vorher bewertet werden, wie oft sie den jeweiligen Typ spielen (7 point Likert Skala)

Laut Text finden sie raus, dass die (3) types of play über die KVs hinaus die Av signifikant vorhersagen (Modell2) und dass Type 1 als einzelner Prädiktor die AV signifikant vorhersagt, Type 2 und 3 aber nicht.

[PonderStibbons]

Type 1,2 und 3 wurden sollten von den Probanden vorher bewertet werden, wie oft sie den jeweiligen Typ spielen (7 point Likert Skala)

Ach so, ich dachte, jeder Probanden gehöre exklusiv einer der drei Typen an.
Es sind also 3 Skalen.

Als einziges stand im Text, dass eine within-subject one-way ANOVA

Na eben, eine within-subject ANOVA. Das ist eine Messwiederholungs-
Varianzanalyse, ohne Unterteilung der Probanden in Gruppen. Damit
wurde getestet, ob sich die Ratings auf den 3 Skalen statistisch signifikant
voneinander unterschieden.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Dodoss]

Es sind also 3 Skalen.

Als einziges stand im Text, dass eine within-subject one-way ANOVA

Na eben, eine within-subject ANOVA. Das ist eine Messwiederholungs-
Varianzanalyse, ohne Unterteilung der Probanden in Gruppen. Damit
wurde getestet, ob sich die Ratings auf den 3 Skalen statistisch signifikant
voneinander unterschieden.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Heißt dass dann, das die 3 Skalen/3 Types nun UVs sind?
(bezogen auf die hierarschiche regression mit Prädiktor=UV)

[PonderStibbons]

Deiner Darstellung zufolge sind das 3 Variablen (jeweils mit
Messungen auf einer 7stufigen Ratingskala), die allesamt
als Prädiktoren in die Regression eingegangen sind.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Dodoss]

Aber kommt das dann nicht mitder ANOVA in die Quere?
Also bezogn auf die 3 Types

hierarchische Regression:
alle 3 aufgenommen als Prädiktoren -> alle drei demnach UV?

within-subject one-way ANOVA:
alle 3 aufgenommen, aber als Messwiederholungseinheiten -> keine UVs, sondern nur Stufen einer UV/eines Faktors?

[PonderStibbons]

Ja, das ist korrekt beschrieben, zwei verschiedene Verwendungen
dieser 3 Variablen, einmal als Realisationen eines
Messwiederhoungsfaktors, also quasi als abhängige Größen,
das andere Mal als Prädiktoren in einer Regressionsanalyse.
Zwei unterschiedliche Analysen mit unterschiedlichen
Fragestellungen und mit unterschiedlichen Rollen der
drei betrachteten Variablen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Dodoss]

Okay, vielen Dank für deine Antworten!

Also bedeutet das, dass die Hypothese (Probanden die Type 1 bevorzugen, haben einen höheren AV-Wert, als Probanden, die Type2 oder Type3 bevorzugen.)
also drei UVs enthält (Type 1,2,3) und eine AV?
Oder gilt dann, dass hier die Types, aufgrund der gerichteten Hypothese, nur als Stufen des Faktors type of play gewertet werden?

[PonderStibbons]

lso bedeutet das, dass die Hypothese (Probanden die Type 1 bevorzugen, haben einen höheren AV-Wert, als Probanden, die Type2 oder Type3 bevorzugen.) also drei UVs enthält (Type 1,2,3) und eine AV?

Mag sein. Nur überprüft die multiple Regression diese Hypothese nicht.

Oder gilt dann, dass hier die Types, aufgrund der gerichteten Hypothese, nur als Stufen des Faktors type of play gewertet werden?

Anscheinend gibt es keine Kategoriserung der Probanden,
jeder hat drei Werte.

Mit freundlichen Grüßen

P.