Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Alles zu (M)ANOVA, ALM...

Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon Breisgaumilch » Di 13. Okt 2015, 17:15

Guten Tag zusammen,

ich stehe vor folgenden Problemen bei meiner experimentellen Interventionsstudie:

Stand der Dinge:
Ich habe mehrere AVs (Überzeugungen in verschiedenen Bereichen) 3x erhoben (Pre, Post, Follow up) und zwar in drei randomisierten Gruppen (2 Experimental-, 1 Kontrollgruppe). Zusätzlich dazu hatte ich zwei Stichproben, bestehend aus Studierenden unterschiedlicher Studiengänge. Somit habe ich mind. 2 AV und 2 UV.

Meine Forschungsfragen:
Werden die AV durch die Intervention positiv beeinflusst? --> Meines Erachtens müsste ich dazu einen Interaktionseffekt Gruppe x Zeit vorfinden
Gibt es Unterschiede für die Studiengänge? --> Interaktionseffekt Gruppe x Zeit x Studium?

Meine Probleme:
1. Wie kann ich mehrere messwiederholte AV in SPSS eingeben? Ich finde nur die Auswahl entweder Multivariat oder Messwiederholung und bekomme das nicht in eins... (wenn ich bei Messwiederholung versuche, zwei AV mit je 3 Stufen einzugeben, verlangt SPSS von mir 9 Variablen)
2. Darf ich, um kurzfristige Effekte meiner Intervention (Post-Messung) zu untersuchen, einfach den dritten Messzeitpunkt "ignorieren" und zur Untersuchung der langfristigen Effekte die gleichen Berechnungen mit einem dritten Messzeitpunkt durchführen?
3. Die Gruppen unterscheiden sich rein deskriptiv bereits beim ersten Messzeitpunkt in der einen AV. Ich weiß, dass das nicht sein sollte und dass man das Ausgangsniveau daher berücksichtigen muss. Nur wie? Kann man das Ausgangsniveau der AV (Messzeitpunkt 1) als Kovariate aufnehmen? Und wenn ja, wie lässt sich das dann interpretieren?
4. Ferner habe ich das Gefühl, dass nur diejenigen von der Intervention "profitiert" haben, bei denen das Ausgangsniveau niedrig war. Wird sowas mit der Aufnahme des ersten Messzeitpunktes als Kovariate berücksichtigt?
5. Sollte man die UV "Studium" mitaufnehmen oder einfach die Auswertungen für die einzelnen Studiengänge durchführen?

Ich weiß, das sind viele Fragen, die ich leider trotz langem Bemühen nicht lösen konnte. Über Hilfestellungen zu dem ein oder anderen wäre ich sehr dankbar.
Falls ich irgendwas nicht klar genug formuliert habe, bitte nachfragen.

Herzliche Grüße, Breisgaumilch
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon PonderStibbons » Di 13. Okt 2015, 22:59

1. Wie kann ich mehrere messwiederholte AV in SPSS eingeben?

Gar nicht. Aber warum bzw. wozu willst Du die Messwiederholungs-Varianzanalyse mit mehreren AVs geichzeitig rechnen?
2. Darf ich, um kurzfristige Effekte meiner Intervention (Post-Messung) zu untersuchen, einfach den dritten Messzeitpunkt "ignorieren" und zur Untersuchung der langfristigen Effekte die gleichen Berechnungen mit einem dritten Messzeitpunkt durchführen?

Ergibt es denn inhaltlich Sinn? Ist Schummelei im Spiel? Warum nicht erstmal mit allen Zeitpunkten?
3. Die Gruppen unterscheiden sich rein deskriptiv bereits beim ersten Messzeitpunkt

Alle Gruppen unterscheiden sich rein deskripiv.
Kann man das Ausgangsniveau der AV (Messzeitpunkt 1) als Kovariate aufnehmen? Und wenn ja, wie lässt sich das dann interpretieren?

Was meinst Du konkret mit dem letzten Teilsatz?
4. Ferner habe ich das Gefühl, dass nur diejenigen von der Intervention "profitiert" haben, bei denen das Ausgangsniveau niedrig war. Wird sowas mit der Aufnahme des ersten Messzeitpunktes als Kovariate berücksichtigt?

Nein. Da ist die Wechselwirkung Ausgangswert x Intervention bzw. Ausgangswert x Zeit bzw. Ausgangswert x Intervention x Zeit zu betrachten.
5. Sollte man die UV "Studium" mitaufnehmen oder einfach die Auswertungen für die einzelnen Studiengänge durchführen?

Denkbar wäre es. Oder vielleicht auch nicht. Kann man von hier halt nicht beurteilen.

Mit freundichen Grüßen

P.
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon Breisgaumilch » Mi 14. Okt 2015, 11:09

1. Wie kann ich mehrere messwiederholte AV in SPSS eingeben?
PonderStibbons hat geschrieben: Gar nicht. Aber warum bzw. wozu willst Du die Messwiederholungs-Varianzanalyse mit mehreren AVs geichzeitig rechnen?

Zwei AVs korrelieren miteinander (r=.5 **) und ich dachte, dass ich deshalb beide in einer Prozedur berücksichtigen müsste.


2. Darf ich, um kurzfristige Effekte meiner Intervention (Post-Messung) zu untersuchen, einfach den dritten Messzeitpunkt "ignorieren" und zur Untersuchung der langfristigen Effekte die gleichen Berechnungen mit einem dritten Messzeitpunkt durchführen?
PonderStibbons hat geschrieben:Ergibt es denn inhaltlich Sinn? Ist Schummelei im Spiel? Warum nicht erstmal mit allen Zeitpunkten?

Inhaltlich ergibt es Sinn, da ich mir zwar langfristige Effekte gewünscht habe, aber ich aufgrund der Kürze der Intervention nicht davon ausgehen kann, dass es dauerhaften Erfolg hat. Allerdings könnte man in diesem Zusammenhang auch mit kurzfristigen Effekten zufrieden sein. Wenn ich gleich alle Messzeitpunkte aufnehme, habe ich in den Diagrammen für die einzelnen Experimentalbedingungen "Spitzen" drin, d.h. es gibt einen Anstieg vom ersten zum 2. MZP und dann einen Abfall vom 2. zum 3. MZP. Bei der Kontrollgruppe bleibt der Mittelwert in etwa konstant.

Graphik: http:// i61.tinypic.com/2cyo2ut.jpg

PonderStibbons hat geschrieben:Alle Gruppen unterscheden sich rein deskripiv.

Da hast du natürlich recht. Signifikant ist der deskriptive Unterschied wohl nicht, aber u.U. doch bedeutend (vgl. Graphik).


Kann man das Ausgangsniveau der AV (Messzeitpunkt 1) als Kovariate aufnehmen? Und wenn ja, wie lässt sich das dann interpretieren?
PonderStibbons hat geschrieben:Was meinst Du konkret mit dem letzten Teilsatz?

Angenommen, der erste Messzeitpunkt wird als Kovariate aufgenommen, sodass bei der AV nur noch der 2. und 3. Messzeitpunkt berücksichtigt werden. Den Anstieg vom 1. zum 2. MZP kann man somit ja nicht mehr feststellen. Man sieht somit nur noch das Abfallen vom 2. zum 3. MZP oder sehe ich das falsch?


4. Ferner habe ich das Gefühl, dass nur diejenigen von der Intervention "profitiert" haben, bei denen das Ausgangsniveau niedrig war. Wird sowas mit der Aufnahme des ersten Messzeitpunktes als Kovariate berücksichtigt?
PonderStibbons hat geschrieben:Nein. Da ist die Wechselwirkung Ausgangswert x Intervention bzw. Ausgangswert x Zeit bzw. Ausgangswert x Intervention x Zeit zu betrachten.

Danke für die Info. Wie kann man die Wechselwirkung eines beliebigen Messzeitpunktes betrachten? Ich kannte bisher lediglich die Wechselwirkung des messwiederholten Faktors mit der Intervention.


5. Sollte man die UV "Studium" mitaufnehmen oder einfach die Auswertungen für die einzelnen Studiengänge durchführen?
PonderStibbons hat geschrieben:Denkbar wäre es. Oder vielleicht auch nicht. Kann man von hier halt nicht beurteilen.

Gut, dann werde ich einfach mal beides rechnen.


Vielen Dank, PonderStibbons, für Deine Hilfe!
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon PonderStibbons » Mi 14. Okt 2015, 12:42

Zwei AVs korrelieren miteinander (r=.5 **) und ich dachte, dass ich deshalb beide in einer Prozedur berücksichtigen müsste.

Diese Begründung kenne ich so nicht. Wieso sollte sich daraus obligatorisch eine MANOVA ergeben?
Wenn ich gleich alle Messzeitpunkte aufnehme, habe ich in den Diagrammen für die einzelnen Experimentalbedingungen "Spitzen" drin, d.h. es gibt einen Anstieg vom ersten zum 2. MZP und dann einen Abfall vom 2. zum 3. MZP. Bei der Kontrollgruppe bleibt der Mittelwert in etwa konstant.

Ich habe nicht den Eindruck, dass etwas dagegen spricht, ersteinmal ein vollständiges Modell zu rechnen und dann gegebenenfalls zwei post-hoc Analysen.
PonderStibbons hat geschrieben:Alle Gruppen unterscheiden sich rein deskripiv.

Da hast du natürlich recht. Signifikant ist der deskriptive Unterschied wohl nicht, aber u.U. doch bedeutend (vgl. Graphik).

Das ist die klassische irreführende SPSS-Grafik, die keinerlei sinnvolle Schlüsse zulässt. Ändere die y-Achse mal auf den Bereich 3 bis 6, dann sieht das schon anders aus. Oder 2 bis 8. Ist doch völlig willkürlich. Ohne Angabe bzw, Einzeichnung von Streuungen ist das uninterpretierbar, und ohne Angabe die Stichprobengröße (warum in 80% der Problemdarstellungen hier diese absolut essenzielle Angabe fehlt, wird mir stets ein Rätsel bleiben) lässt sich auch dann nur sehr begrenzt etwas schlussfolgern. Und wieso die geschätzten Randmittel und nicht die tatsächlichen Verläufe?

Man sieht somit nur noch das Abfallen vom 2. zum 3. MZP oder sehe ich das falsch?

Wenn der erste Messzeitpunkt in dem Messwiederholungsteil des Designs nicht mehr auftaucht, kann man die Änderung zwischen Zeitpunkten 1 und 2 nicht mehr sehen, das ist richtig.
Danke für die Info. Wie kann man die Wechselwirkung eines beliebigen Messzeitpunktes betrachten?

Ich bin nicht sicher, ob ich die Frage verstehe. Meine Antwort bezog sich darauf, wie sich der Effekt der Baseline auf die Änderung bzw. den Interventionseffekt zwischen t2 und t3 darstellen lässt.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon Breisgaumilch » Mi 14. Okt 2015, 13:58

Diese Begründung kenne ich so nicht. Wieso sollte sich daraus obligatorisch eine MANOVA ergeben?

Alles klar, dann hatte ich das entweder verwechselt oder irgendwo falsch aufgeschnappt.

Sind auch die Streuungen drin? Und ohne Angabe der Stichprobengröße sind solche Betrachtungen ohnedies eher wenig ertragreich.


1. AV: Bedeutung, Mittelwerte (Standardabweichung) zu den drei MZP
Experimental 1 (N=19): 4,6667 (,48432), 4,8187 (,55582), 4,4678 (,72158)
Experimental 2 (N=16): 4,5339 (,74930), 4,7821 (,59946), 4,6597 (,77986)
Kontrollgruppe (N=14) : 4,4474 (,47959), 4,5387 (,57586), 4,5238 (,57559)

2. AV: Interesse, Mittelwerte (Standardabweichung) zu den drei MZP
Experimental 1 (N=19): 4,5263 (,74487) , 4,9474 (,69010), 4,7456 (,71388)
Experimental 2 (N=16): 4,5313 (,72385), 4,8281 (,85498), 4,4531 (,92294)
Kontrollgruppe (N=14) : 4,5893 (1,18324), 4,7143 (,90329), 4,6429 (,99863)

Und wieso die geschätzten Randmittel und nicht die tatsächlichen Verläufe?

Ehrlich gesagt habe ich die geschätzten Randmittel verwendet, weil das standardmäßig bei SPSS ausgegeben wird (gibt es überhaupt die möglichkeit, sich die tatsächlichen Werte als Diagramm anzeigen zu lassen?) und ich weder Vor- noch Nachteile der geschätzten Randmittel gegenüber den tatsächlichen Verläufen kenne.

Ich bin nicht sicher, ob ich die Frage verstehe. Meine Antwort bezog sich darauf, wie sich der Effekt der Baseline auf die Änderung bzw. den Interventionseffekt zwischen t2 und t3 darstellen lässt.

Meines Wissens nach kann ich Interaktionseffekte (z.B. Gruppe und Zeit) überprüfen, indem ich schaue, ob die "Tests der Innersubjekteffekte" signifikant werden. Nun möchte ich dort "Ausgangswert x Gruppe x Zeit" betrachten, weiß aber nicht, wie ich den Ausgangswert in die Berechnung einbringen kann. Rein technisch geht das, indem ich 2 MZP nehme und den 1. MZP als Zwischensubjektfaktor aufnehme, jedoch ist das für mich inhaltlich nicht schlüssig.

Herzliche Grüße
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon PonderStibbons » Mi 14. Okt 2015, 14:22

1. AV: Bedeutung, Mittelwerte (Standardabweichung) zu den drei MZP
Experimental 1 (N=19): 4,6667 (,48432)

Die maximale Differenz zwischen 2 Gruppen beträgt gerade mal ca. 1/2 Standardabweichung, wenn ich es richtig überschlage. Es ergibt wenig Sinn, kleine Ausschläge dadurch aufzublasen, dass man die y-Achse möglichst eng skaliert. Zudem sind die Gruppen klein und der zufällige Stichprobenfehler damit beträchtlich. SPSS ist leider für Grafiken überwiegend Schrott, da fährt man in der Regel sogar mit handgemachten Grafiken in Excel besser.

NB, hat das eigentlich einen besonderen Sinn, das aufs Zehntausendstel genau anzugeben, sind das physikalische Messungen? Wenn nicht, würde ich diese Pseuogenauigkeit sein lassen, die erschwert nur das Lesen. Falls das irgendeine Ratingskala sein sollte, reicht 1 Stelle nach dem Komma.

Meines Wissens nach kann ich Interaktionseffekte (z.B. Gruppe und Zeit) überprüfen, indem ich schaue, ob die "Tests der Innersubjekteffekte" signifikant werden. Nun möchte ich dort "Ausgangswert x Gruppe x Zeit" betrachten, weiß aber nicht, wie ich den Ausgangswert in die Berechnung einbringen kann. Rein technisch geht das, indem ich 2 MZP nehme und den 1. MZP als Zwischensubjektfaktor aufnehme, jedoch ist das für mich inhaltlich nicht schlüssig.

Ja gut, dann lass diese Überlegung fallen.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon Breisgaumilch » Mi 14. Okt 2015, 16:52

Ja, es handelt sich um eine Ratingskala (Mittelwerte aus Items, die von 1-6 gehen).
Ich werde deine Ratschläge beherzigen und künftig auf eine Dezimalstelle runden ;)

Die Unterschiede beim 1. MZP kamen mir auch eher bei meiner zweiten Stichprobe (N=104, Gruppen 35/34/35) groß vor:

1. AV: Mittelwerte (Standardabweichung)
Experimentalgruppe 1: 4,1 (0,8)
Experimentalgruppe 2: 4,4 (0,8)
Kontrollgruppe: 4,3 (0,8)

2. AV: Mittelwerte (Standardabweichung)
Experimentalgruppe 1: 3,5 (1,1)
Experimentalgruppe 2: 3,9 (0,9)
Kontrollgruppe: 3,9 (1,1)

Nach deinem Hinweis mit der 1/2 Standardabweichung scheinen aber auch diese Unterschiede vernachlässigbar zu sein?

Eine allerletzte Frage hätte ich noch, dann habe ich deine Geduld wirklich genug strapaziert. Und zwar: Ich habe eben das Gefühl, dass diejenigen mit einem niedrigen Ausgangsniveau in den Experimentalgruppen sich stark verbessern, während diejenigen, welche ein hohes Ausgangsniveau hatten, etwas davon einbüßen, sodass es eine Art Schereneffekt gibt, der durch die Mittelwertbildung wohl nicht berücksichtigt wird. Wie würdest du diese Veränderung der AV über die Zeit überprüfen?
Eventuell ist das so allgemein aber auch gar nicht beantwortbar...

Herzlichen Dank,
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon PonderStibbons » Mi 14. Okt 2015, 17:50

Ja, es handelt sich um eine Ratingskala (Mittelwerte aus Items, die von 1-6 gehen).

Die wäre demnach ordinal. Da müssen Deine Gutachter aber schon ein Auge zudrücken.

Nach deinem Hinweis mit der 1/2 Standardabweichung scheinen aber auch diese Unterschiede vernachlässigbar zu sein?

Das ist keineswegs vernachlässigbar, aber es macht bei weitem nicht den Eindruck wie die irreleitende SPSS-Grafik. Und wegen der kleinen Stichprobe kann das sehr deutlich vom wahren (Populations-)Effekt abweichen. Deswegen macht man ja auch z.B. die Signifikanztests, weil eine einfache Inaugenscheinnahme von Stichproben-Deskriptivstatistiken nicht ausreicht.
Ich habe eben das Gefühl, dass diejenigen mit einem niedrigen Ausgangsniveau in den Experimentalgruppen sich stark verbessern, während diejenigen, welche ein hohes Ausgangsniveau hatten, etwas davon einbüßen,

Leider weiß ich nicht, wo Dein Gefühl herrührt. Aber abgesehen davon, weiß ich nicht, worin das Problem für Dich darin bestünde. Für den Gruppenvergleich bei dem hier vorliegenden noch ungefähr gleichen Ausgangsniveau spielt das doch keine Rolle.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon Breisgaumilch » Do 15. Okt 2015, 10:00

Die wäre demnach ordinal. Da müssen Deine Gutachter aber schon ein Auge zudrücken.


Ja, rein vom Skalenniveau her hast Du natürlich recht. Jedoch stellen Likert-Skalen da doch einen Grenzfall dar, oder nicht?

Auf der Homepage der Uni Zürich findet sich Folgendes zu Likert-Skalen: "Normalerweise werden Antworten auf so einer Skala als ordinalskaliert betrachtet. Es kann nicht davon ausgegangen werden, dass die Teilnehmer einer Umfrage die Abstände zwischen den Antworten als gleich wahrnehmen. Trotzdem werden solche Items oft als intervallskaliert verwendet, wenn die Antworten symmetrisch formuliert sind oder mehrere Items zu einer Merkmalsausprägung zusammengerechnet werden."

Oder auch: Allerbeck, K. R. (1978). Meßniveau und Analyseverfahren – Das Problem „strittiger Intervallskalen“. Zeitschrift für Soziologie, 7(3), 199-214.

Du würdest aber, wenn ich Dich richtig verstehe, auf nichtparametrische Tests zurückgreifen?

Leider weiß ich nicht, wo Dein Gefühl herrührt. Aber abgesehen davon, weiß ich nicht, worin das Problem für Dich darin bestünde. Für den Gruppenvergleich bei dem hier vorliegenden noch ungefähr gleichen Ausgangsniveau spielt das doch keine Rolle.

Dazu ein Extrembeispiel: Angenommen, bei der Kontrollgruppe ändert sich nichts, und bei den Experimentalgruppen legt die eine Hälfte 2 Punkte zu, die andere Hälfte baut 2 Punkte ab, dann müsste das für die Mittelwertbildung doch bedeuten, dass kein Unterschied messbar wird. Denkfehler?

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Re: Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwdh. + Kovariate

Beitragvon PonderStibbons » Do 15. Okt 2015, 10:42

Ja, rein vom Skalenniveau her hast Du natürlich recht. Jedoch stellen Likert-Skalen da doch einen Grenzfall dar, oder nicht?

Du hast aber keine Likert-Skala. Likert-Skalen bestehen aus mehreren Items vom Likert-Typ, die summiert werden. Du hast nur ein einzelnes Item vom Likert-Typ, und auf einzelne Items beziehen sich Diskussionen über Likert-Skalen nicht.
Du würdest aber, wenn ich Dich richtig verstehe, auf nichtparametrische Tests zurückgreifen?

Nein, die können nicht mehrere Faktoren berücksichtigen. Ich hätte vermutlich von vornherein anders gemessen. Ordinale Regression oder Generalized Estoimating Euqations (GEE) kämen in Frage, aber ausschlaggebend wird ohnehin die Absicht des Betreuers/Gutachters sein.
Dazu ein Extrembeispiel: Angenommen, bei der Kontrollgruppe ändert sich nichts, und bei den Experimentalgruppen legt die eine Hälfte 2 Punkte zu, die andere Hälfte baut 2 Punkte ab, dann müsste das für die Mittelwertbildung doch bedeuten, dass kein Unterschied messbar wird. Denkfehler?

Ja und? Deine Hypothese dreht sich doch genau um die Mittelwerte.

Mit freundlichen GRüßen

P.
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