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[Diplo]

Hallo,

ich sitze gerade an meiner Diplomarbeit und bin mir nicht sicher, ob ich meine Daten mit dem Verfahren rechnen darf, wie ich es geplant habe.

Folgende Versuchsanordnung habe ich

Ich habe untersucht wie sich verschiedene Typen von Erklärungen (UV1, 3stufig) und verschiedene Testformate (UV2, 2stufig) auf mehrere abhängige Variablen auswirken (insgesamt 6 Stück, davon 4 eher Einstellungen und 2 eher Verhaltensintentionen). Die AV wurden 2 mal gemessen.

Aus der Literatur habe ich 3 Kovariaten festgelegt, von denen ich annehme, dass sie die Beziehung beeinflussen. Ich möchte aber Ihren Einfluss nicht einfach nur rausrechnen, sondern es interessiert mich auch ob sie einen signifikanten Effekt haben.

Ich habe N = 131 Teilnehmer die sich leider auch noch ungleich auf die 6 Experimentalgruppen verteilen.

Geplant habe ich eine MesswiederholungsMANCOVA. Probleme habe ich nun bei den Voraussetzungen

Grundsätzlich setzt die MANCOVA wenn ich es richtig verstanden habe die Multivariate Normalverteilung der AV voraus. Ich habe dies getestet und für 2 von meinen 4 Gruppen ist die multivariate Normalverteilung nicht gegeben (mit Mardias Test). Leider gibt es in SPSS aber auch kein äquivalentes nicht parametrisches Verfahren.

Weitere Voraussetzung ist soweit ich gelesen haben, die "homogeneity of regression hyperplanes". Ich bin mir leider nicht sicher, wie genau ich das überprüfen soll. Hier müsste ich ja theoretisch für jede Gruppe die Steigung jeder Regressionsgerade für jede abhängige Variable über alle Kovariaten rechnen oder?

Weiterhin muss ich ja die Unabhängigkeit der UV und der KV prüfen. Ich bin mir auch hier leider unsicher, wie genau das funktioniert. Ist es korrekt, dass ich dies in SPSS berechnen kann, wenn ich im dem Menü für die rmMANCOVA selber ein Modell mit den Interaktionen von UV und KV aufstelle? Wird das für jede AV einzeln oder für alle zusammen gemacht? Welche UV und KV Interaktionen müsste ich denn dann reinnehmen?

Wäre sehr dankbar, wenn mir vielleicht jemand weiterhelfen könnte.

Viele Grüße

Sina

[PonderStibbons]

Anstatt Dich mit einer Messwiederholungsmancova zu überheben, mach vielleicht etwas leichter fassbares, schlicht 6 Messwiederholungs-AN(C)OVAs zum Beispiel. Warum eine multivariate Varianzanalyse sein muss, ist ohnedies nicht dargelegt, Ich gehe mal davon aus, dass das betrachtete Konstrukt nicht notwendigerweise gemeinsam durch gleich 6 Messungen (zudem Intentionen UND Einstellungen?!) operationalisiert werden muss? Zumindest ist nicht dargelegt wieso diese Verfahrensauswahl.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Diplo]

Hallo P.,

danke für die schnelle Antwort. Die AVn sind Fairnessbewertungen die untereinander mittlere Korrelationen aufweisen, auch mit den Verhaltensintentionen. Die Messwiederholung ist geplant, weil ich davon ausgehe, dass sich die Bewertungen zum zweiten Zeitpunkt ändern werden, weil da das Feedback zum Testergebnis gegeben wurde. Außerdem habe ich bei einer Statistikberatung die Info bekommen, besser die MANCOVA zu machen um alpha-Fehler Inflation zu verringern. Außerdem ist meine Stichprobe nicht sehr groß und da hätte die MANCOVA größere Power.

Ich muss nun einmal ganz dumm fragen, wie unterscheiden sich denn die Voraussetzungen für die ANCOVA von der MANCOVA?

Vielen Dank und viele Grüße

Sina

[strukturmarionette]

Hi,

Ich muss nun einmal ganz dumm fragen, wie unterscheiden sich denn die Voraussetzungen für die ANCOVA von der MANCOVA?

Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2007).
Using multivariate statistics, Fifth Edition, Boston: Pearson Education.
(Kap 6+7 Seiten 195-310)

Gruß
S.