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[Sprotte_aus_Kiel]

Hallo Leute,
mein Problem ist das Folgende: Ich habe abhängige Messungen für meine AV. Die Daten habe ich in SPSS bereits so umstrukturiert, dass jede VP jetzt 2 Fälle darstellt. Die Einzelnen Ergebnisse laufen also nicht mehr hintereinander weg für die jeweiligen Bedingungen (z.B. Motivation Zeitpunkt 1, Motivation Zeitpunkt 2), sondern stehen untereinander, sodass ich nur noch die Variable "Motivation" habe.

So weit, so gut...

Nun wollte ich gerne die Korreleationsmatrix für meine Daten bestimmen. Logischerweise habe ich jetzt nicht mehr ein N von 136, sondern von 272. Was ja auch logisch ist, habe ich jetzt ja doppelt so viele Fälle.
Ich hätte jetzt folgendermaßen argumentiert: Ich habe ein N von 136, da die Variablen jedoch 2 mal gemessen werden, ergibt sich pro Variable ein ein Umfang von 272.

Allerdings kommt jetzt das nächste Problem: Ich habe einige Daten ja nur einfach erhoben, wie z.B. das Alter der Person. Wie gehe ich damit um?

Es wäre prima, wenn ihr mir helfen könntet, ich kann nämlich z.Z. sonst nicht weiter machen.

[strukturmarionette]

Hi,

mein Problem ist das Folgende: Ich habe abhängige Messungen für meine AV. Die Daten habe ich in SPSS bereits so umstrukturiert, dass jede VP jetzt 2 Fälle darstellt. Die Einzelnen Ergebnisse laufen also nicht mehr hintereinander weg für die jeweiligen Bedingungen (z.B. Motivation Zeitpunkt 1, Motivation Zeitpunkt 2), sondern stehen untereinander,

Das ist -in der Tat- ein Problem -bei SPSS -selbstgemacht.

Gruß
S.

[Albrecht]

Ich glaube - wenn ich es richtig verstanden habe - dass Du das mit zwei Variablen Motivation1 und Motivation2 ohne Probleme machen könntest. Wenn das nur noch eine Variable ist....dann wüsste ich keinen direkten Weg dahin.

[Sprotte_aus_Kiel]

Erst einmal vielen lieben Dank für eure Antworten.
Es ist und bleibt ja die gleiche Variable, nur, dass ich sie ja unter verschiedenen Bedingungen habe.
Angenommen, ich habe die Daten als einen Fall vorliegen, also ganz normal hintereinander weg laufen:
VP_nr Alter Geschlecht Motivation(Zeitpunkt1) Motivation (Zeitpunkt2) xyz...: Dann wüsste ich auch nicht recht, wie ich da eine Korrelationsmatrix berechnen sollte. Müsste ich dann nicht pro Bedingung die Korrelationen zur Motivation bestimmen? Da hätte ich dann ja auch wieder 136 Messungen pro Bedingung, also 2 insgesamt...
Mir raucht der Kopf... Wo mag bloß mein Denkfehler sein?

[Sprotte_aus_Kiel]

Das ist -in der Tat- ein Problem -bei SPSS -selbstgemacht.

.

Was genau meinst Du mit selbstgemacht? Liegt es an SPSS? Es ist ja tatsächlich so, dass man Messwiederholungsdaten umstrukurieren kann. da hat mein SPSS immer mit mir gemeckert... daher habe ich die Daten tatsächlich alle händisch umgetragen 8)

[Albrecht]

....Dann wüsste ich auch nicht recht, wie ich da eine Korrelationsmatrix berechnen sollte. Müsste ich dann nicht pro Bedingung die Korrelationen zur Motivation bestimmen? Da hätte ich dann ja auch wieder 136 Messungen pro Bedingung, also 2 insgesamt...
Mir raucht der Kopf... Wo mag bloß mein Denkfehler sein?

Was soll denn in dieser Korrelationsmatrix berechnet werden?
Ich würde die 2 Variablen Motivation 1 und 2 über das Menü ANALYSIEREN->Korrelation->Bivariat berechnen. Wo ist das Problem?

[strukturmarionette]

Hi

Was genau meinst Du mit selbstgemacht? Liegt es an SPSS? Es ist ja tatsächlich so, dass man Messwiederholungsdaten umstrukurieren kann. da hat mein SPSS immer mit mir gemeckert... daher habe ich die Daten tatsächlich alle händisch umgetragen 8)

- Messwdhlgs erfordern per SPSS (und meist auch sonst) die 'Nebeneinanderanordnung'-

Gruß
S-

[Sprotte_aus_Kiel]

Huhu und erstmal vielen Dank für eure Denkanstöße.

Ich verscuche es mal so zu erklären: ich habe z.B. eine UV mit 2 Stufen, meine AV Motivation und (angenommen) die KV Alter und Geschlecht. Dann möchte ich doch eine Matrix haben, die folgendermaßen aussieht:

UV-Stufe Motivation Alter Geschlecht
UV-Stufe
Motivation
ALter
Geschlecht

Und nicht:
1 2 M1 M2 Alter Geschlecht
UV-STUFE
1
2
MOTIVATION
M1
M2
ALter
Geschlecht

Das ich also alle im Experiment erhobenen Variablen in einer Matrix zusammenfassen. Motivation ist ja immer die gleiche Variable nur in anderer Ausprägung. Wenn die Motivation dann hoch korreliert mit steigender UV-Stufe würde dass doch schon einen Hinsweis auf einen "je desto" Zusammenhang geben.