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[tomlife]

Hallo zusammen,

ich möchte untersuchen, ob ein bestimmter Zusammenhang zwischen zwei Variablen a und b (beide metrsich) durch eine dritte Variable c (ebenfalls metrisch) beeinflusst ist.
Das naheliegendste erschien mir, die beiden Zusammenhangsvariablen a und b zu z-transformieren und dann die Zusammenhangsvariable a*b zu bilden und im Anschluss eine Regression mit a*b als AV und c als UV zu rechnen.

Ich habe bereits wie wild diveres online-Biblitoheken und das freie Netz durchforstet, um eine Referenzstudie zu finden, in der dies ebenfalls so gemacht wurde, aber wurde bisher nicht fündig.

Kennt jemand eine solche Studie?
Oder kann mir jemand begründen, falls dieses Vorgehen ein falsches ist, warum dies ein falsches ist?

LG
Tom

[daniel]

Naheliegender wäre m.E. wohl ein Modell der Form



Da Du bei den Details (Fragestellung, Theorie, Hypothesen, Forschungsdesign, Datenbeschriebung, etc.) sehr zurückhaltend bist, ist es schwer konkreteres zu sagen.

[tomlife]

Okay, also ein paar Details! Es geht um Folgendes:

Ich habe für Sprachlerner Daten für zwei differente Sprachleistungen vorliegen, Zuhörleistungen (a) und Leseleistungen (b). Außerdem ein Maß für Dauer und Intensität des bisherigen Sprachlernens, die Sprachexpertise (c)

Nun gibt es Theoreien die besagen, dass sprachliche Leistungen mit zunehmender Sprachexpertise divergieren,
andere die besagen, dass diese konvergieren,
dritte Theorien nehmen erst Konvergenz, später Divergenz an.

Ich möchte nun den Zusammenhang zwischen a und b in Abhängigkeit von c prüfen,
ich möchte nicht den moderierten Einfluss von a auf b durch c oder von b auf a durch c (= Moderatoranalyse). Das entspräche nicht der Fragestellung, da c nicht den (gerichteten) Einfluss moderiert, sondern den (ungerichteten) Zusammenhang.

LG

Tom

[daniel]

Nicht mein Fachgebiet, klingt aber interessant.

Nun gibt es Theoreien die besagen, dass sprachliche Leistungen mit zunehmender Sprachexpertise divergieren

Zwischen Personen? Oder wird hier tatsächlich eine Divergenz zwischen verschiedenen Dimensinen der sprachlichen Leistung (Lesen und Zuhören) prognostiziert?

Das entspräche nicht der Fragestellung, da c nicht den (gerichteten) Einfluss moderiert, sondern den (ungerichteten) Zusammenhang.

Ich bin mir nicht mal so sicher, ob hier überhaupt von Moderation gesprochen werden kann. Ich würde ausgehend von diesen Hypothesen überlegen, die (Betragsmäßige) Differenz der beiden Leistungsmessungen (gleiche Skala vorausgesetzt) als Kriterium zu verwenden und die Sprachexpertise als Polynom als Prädiktor nehmen, um auch den nicht-lineraren Zusammenhang, der in der dritten Hypothese postuliert wird, abbilden zu können.

[tomlife]

Ja, Divergenz (bzw. Konvergenz) zwischen den Dimensionen.

Skalenidentität kann nicht vorausgesetzt werden. Oder könnte man hier einfach die z-transformierten Werte nehmen?

[PonderStibbons]

Leider ist zu den abhängigen Messungen so gut wie nichts bekannt
(validierte und normierte Skalen? Skalen welchen Niveaus?). Wenn
die Skalen vergleichbar gemacht werden können, dann kommt
vielleicht auch eine Messwiederholungs-ANOVA mit c und c² als
Prädktoren in Betracht. Mit Differenzen als AV kenne ich mich
zugegebenermaßen nicht sehr aus, Edwards hat es sehr kritisiert
http://public.kenan-flagler.unc.edu/fac ... s2001b.pdf

Mit freundlichen Grüßen

P.

[daniel]

Soweit ich sehe, stellt Edwards (2001) eher auf Differenzen als Prädiktoren ab. Was davon übertragbar auf Differenzen als Kriterium ist, muss geprüft werden. Danke jedenfalls für die Literatur. Zusätzlich kann Allison (1990) interessant sein.

Die ANOVA Messwiederholung und die Differenz der Messungen als Kriterium laufen nach meinem Verständnis auf verwandte Modelle hinaus. Da es sich hier aber um zwei unterschiedliche Dimensionen dreht, die gemessen werden, bin ich nicht sicher, ob das Modell passt.

Beste Grüße
Daniel

Allison, Paul, D. (1990). Change Scores as Dependent Variable in Regression Analysis. Sociological Methodology, 20:93-114.
(http://www.statisticalhorizons.com/wp-c ... n.SM90.pdf)

[tomlife]

Danke euch beiden für die Hinweise.

Allerdings geht es zumindest bei Alison um Veränderungsdaten.
Der Unterschied zur betreffenden Untersuchung ist, dass es für die Fragestellung irrelevant ist, ob a von b positiv oder negativ abweicht. Ich würde daher mit Differenzenbeträgen arbeiten wollen, es soll ja die Stärke eines ungerichteten Zusammenhangs untersucht werden. Allerdings fürchte ich, würde das zu keiner Normalverteilung führen. :-/

[PonderStibbons]

Soweit ich sehe, stellt Edwards (2001) eher auf Differenzen als Prädiktoren ab.

Ach ja, jetzt kömmts mir wieder. Danke für die Korrektur.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[PonderStibbons]

Danke euch beiden für die Hinweise.

Allerdings geht es zumindest bei Alison um Veränderungsdaten.
Der Unterschied zur betreffenden Untersuchung ist, dass es für die Fragestellung irrelevant ist, ob a von b positiv oder negativ abweicht. Ich würde daher mit Differenzenbeträgen arbeiten wollen, es soll ja die Stärke eines ungerichteten Zusammenhangs untersucht werden. Allerdings fürchte ich, würde das zu keiner Normalverteilung führen. :-/

Schade, dass die implizite Aufforderung, aussreichende Angaben zu den Messungen zu
machen, nicht gehört wurde. Scheint ein hochgeheimes Projekt zu sein, um
jede Info muss man ausdrücklich bitten. Über den Sinn oder und Unsinn von
Differenzen kann daher nicht viel gesagt werden. Wieso jetzt dazu Normalverteilung
(wovon?) ins Spiel kommt, ist auch nicht so recht klar. Falls es um Vorausstzungen
für Regression oder ANOVA geht, da müssen allenfalls die Residuen des
Modell aus normalverteilter Grundgesamtheit stammen (falls n <50),
nicht irgendeine Variable.

Mit freundlichen Grüßen

P.