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[Wolle]

Guten Tag,

ich wüsste gerne, ob die Messungen bei folgendem Design (s.u.)
unabhängig oder abhängig sind und wie sich das Design nennt.
Das ist sehr wichtig, damit ich die richtigen statistischen Analysen in SPSS anwende.

Es gibt 3 Listen (X, Y, Z) mit je 96 Items in jeder Liste.
Die Items unterscheiden sich nur in einem Wort (Form, bzw. Bedingung A B C).
In jeder Liste sind andere Versuchsteilnehmer.



+++++Liste X (Pbn: Klaus, Peter, Hilde)+++++++Liste Y (Pbn: Iris, Hans, Mia)++++++++Liste Z (Pbn: Jörg, Emma, Anna)
Item 1 Ich fahre mit dem Auto (A)____________Ich fahre mit dem Roller (B)____________Ich fahre mit dem Dreirad (C)
Item 2 Ich bin Veganer......... (C)____________Ich bin Fleischesser...... (A)____________Ich bin Vegetarier......... (B)
Item 3 .............................(B)___________..............................(C)____________...............................(A)
usw.
gesamt 32 x A, 32 x B, 32 x C______________32 x A, 32 x B, 32 x C________________32 x A, 32 x B, 32 x C

Es gibt bei den 96 Items über die Listen hinweg nur diese 3 Kombinationen:
ABC
CAB
BCA
Das müsste doch eine unvollständige Ausbalancierung sein, oder?

Noch wichtig: betrachtet man die 96 Items über alle 3 Listen hinweg, dann tritt zwar nur die oben genannte Kombi auf, betrachtet man aber die Reihenfolge von Item 1 bis zu Item 96 über die Listen hinweg,
dann kommt auch folgendes vor:

1. ABC
2. CAB
3. BCA
4. BCA
5. ABC
6. ABC
7. BCA
usw.
93. BCA
94. ABC
95. BCA
96. CAB

Gesichert ist, dass es 3 Kombis von A, B und C gibt und das diese Kombis in jeder Liste
gleichhäufig auftreten. Die Reihenfolge ist jedoch zufällig über die 3 Listen verteilt.

Mache ich nun die Auswertung, soll ich vergleichen, ob es Unterschiede zwischen den Daten der Messungen
A, B und C gibt.
Schaut man sich nochmal an, welche Personen in welcher Liste teilnehmen, dann wird deutlich, dass am Ende alle Personen A, B und C Formen bearbeitet haben, wobei das bei unterschiedlichen Items geschehen ist.

In der auszuwertenden „Gruppe Form A“ sind dann:
Klaus, Peter, Hilde (Item 1)
Iris, Hans, Mia (Item 2)
Jörg, Emma, Anna (Item 3)
…

In der auszuwertenden „Gruppe Form B“ sind dann:
Iris, Hans, Mia (Item 1)
Jörg, Emma, Anna (Item 2)
Klaus, Peter, Hilde (Item 3)
…

In der auszuwertenden „Gruppe Form C“ sind dann:
Jörg, Emma, Anna (Item 1)
Klaus, Peter, Hilde (Item 2)
Iris, Hans, Mia (Item 3)
…

Sind die Messungen also, obwohl jede Person in jeder Auswertungsgruppe vorkommt,
unabhängig voneinander?

Wie nennt sich das Design?


Über Rückmeldungen und Antworten würde ich mich sehr freuen.
Danke für die Hilfe im Voraus.

Viele Grüße
Wolle

[strukturmarionette]

Hi,

- das sind abhängige Stichproben bzw Messungen
- bei annähernd 300 Variablen (oder mehr?) lasst sich das aber wegen der Unstrukturiertheit kaum auswerten
- ein (gängiges) Design ist nicht erkennbar

Gruß
S.

[Wolle]

Hallo,

vielen Dank für deine Antwort.
Vielleicht habe zu wenig Erfahrung, um das Ganze richtig zu erklären,
bzw. darzustellen. Ich versuche es erneut.

1 unabhängige Variable mit 3 Stufen (A B C) (Ordinalskalenniveau)
5 abhängige Variablen werden gemessen (min. Intervallskalenniveau)

3 Listen (X Y Z)
Pro Liste 96 Items, diese 3 Listen unterscheiden sich nur darin, in welcher Form (ABC) sie das Item darbieten.
Ist Item 1 in Liste X Form A, dann ist es in Liste Y Form B und in Liste Z Form C.
D.h.,
es können folgende Kombinationen auftreten:
Item 1 : Liste X Form A- Liste Y Form B -Liste Z Form C
Item 2: Liste X Form C - Liste Y Form A -Liste Z Form B
Item 3: Liste X Form B - Liste Y Form C -Liste Z Form A

Jedes einzelne Item liegt in jeder Liste nur 1 x in einer Form vor.
Jeder Proband bearbeitet nur 1 Liste.
Jede Liste wurde von gleich vielen Probanden bearbeitet.

Auswertung: Unterschiede in Mittelwerten der AVs? + geplanter Vergleich (X_Y) und Form (X_Z)
Ich hoffe, dass macht es vielleicht deutlicher oder lässt eine Form erkennen.


Ich habe die Info, dass dieses Design mit einer einfaktoriellen ANOVA und
einem t-test für unabhängige Messungen ausgewertet werden kann.
Da ich das aber nicht einfach übernehmen, sondern auch verstehen möchte,
habe ich hier nachgefragt, weil ich mir nicht sicher bin, ob einfaktorielle
ANOVA gleich eine unabhängige Messung bedeutet. Das müsste es doch aber,
wenn beim t-test unabhängig gemessen wird, oder?

Ich habe gelesen, dass Messungen auch unabhängig sein können, obwohl
jeder Proband an mehreren Bedingungen (hier A B C) teilnimmt. Die Messungen sind ja
hier nicht hintereinander, es gibt also keine verschiedenen Messzeitpunkte.
(Ich müsste den Artikel/Bericht nochmal raussuchen).

Obwohl von jedem Proband etwas in jeder Messung steckt, kann das "egal" sein
und die Messungen daher unabhängig voneinander machen, weil es bei anderen
Itemnummern ist?

Viele Grüße
Wolle