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[Maxl]

Hallo,

ich stehe gerade etwas auf dem Kriegsfuß mit einer Auswertung von mir.
Ich habe Daten mit mehreren Messzeitpunkten. Eine Variable wurde zu allen Messzeitpunkten erhoben.

Ich möchte jetzt folgende Hypothesen untersuchen:
1. Je älter die Person x, desto niedriger ist ihr Wert auf der Variable Y zu t3.
2. Je älter die Person x, desto stärker ist die Veränderung auf der Variable Y.

Auf Anhieb hätte ich jetzt an Hierarchische Modelle gedacht, weil Messzeitpunkte in Personen genestet sind. Sind aber nur 3 Messzeitpunkte. Damit gehen HLM nicht.

Wie kann ich die erste Hypothese auswerten? Kann ich den Wert zu t1 einfach als Prädiktor mit aufnehmen um den Ausgangswert zu kontrollieren?
Wie kann ich die zweite Hypotehse auswerten? Einfach die Differenz berechnen (zweimal Messfehler?)?

Für Hilfe oder Stichpunkte, unter denen ich dann selbst weiter lesen kann wäre ich seeeehr sehr Dankbar!!

Beste Grüße
Maxl

[PonderStibbons]

Es wäre nützlich, erstmal die Studie nachvollziehbar zu beschreiben (Thema, Fragestellung, gemessene Variablen, Stichprobe, Stichprobengröße, Erhebungsdesign). Und dann die Detailfragen dazu zu stellen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

These 1 klingt nach einer einfachen Korrelationsrechnung. Nummer 2 ist ohne weitere Erläuterungen reine Spekulation. Vielleicht kann man einfach die durchschnittliche Veränderung jeder Person zwischen denZeitpunkten mit dem Alter korrelieren?
nutzung-des-forums-f44/das-musste-mal-gepostet-werden-t6682.html

LG,
Bernhard

[Maxl]

Hallo,
danke bereits für eure Antworten!
Einfache Korrelation geht glaub ich nciht, weil ich ja den ersten Messzeitpunkt kontrollieren muss (nur wie??).

Zum Hintergrund: es sind 50 Personen, die ein Treatment bekommen haben. Es wird der Ausgangswert gemessen, dann das Treatment und dann noch zweimal die eigentlich interessierende Variable. Und ich möchte jetzt wissen ob die Veränderung abhängig vom Alter ist.

VIele Grüße Maxl

[PonderStibbons]

Zum Hintergrund: es sind 50 Personen, die ein Treatment bekommen haben. Es wird der Ausgangswert gemessen, dann das Treatment und dann noch zweimal die eigentlich interessierende Variable. Und ich möchte jetzt wissen ob die Veränderung abhängig vom Alter ist.

Falls es sich um eine intervallskalierte abhängige Variable handelt,
kann eine Messwiederholungsvarianzanalyse über die Zeit (3 Stufen)
gerechnet werden, zusätzlich mit Alter und der Interaktion
Alter*Messwiederholungsfaktor. Letzterer repräsenteiert, ob die
Veränderung über die Zeit je nach Alter unterschiedlich war.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Einfache Korrelation geht glaub ich nciht, weil ich ja den ersten Messzeitpunkt kontrollieren muss (nur wie??).

Oben stand aber nur

1. Je älter die Person x, desto niedriger ist ihr Wert auf der Variable Y zu t3.

Wie sollte man da drauf kommen, dass t1 und t2 auch eine Rolle spielen?

[Maxl]

Hallo P.,

herzlichen Dank nochmal für die erneute Antwort!
Es handelt sich um eine intervallskalierte AV.

Kann ich das Alter denn als Faktor aufnehmen? Faktoren verbinde ich immer mit nominalskalen-Niveau. Beim Alter handelt es sich aber ja auch um eine metrische Variable?

LG
Maxl

[Maxl]

Hallo Bele,
auch dir herzlichen Dank! Ich hab mich da in meinem ersten Post vielleicht falsch ausgedrückt oder ungenau. Sorry, wenn ich dir damit unnötigen Aufwand bereitet habe!! Mein eigentliches Problem ist wirklich dass ich mehrere Messzeitpunkte und dann eine Zusammenhangshypothese habe. Und dass ich deshalb nicht mit unabhängigen Werten rechne.
Bei Unterschiedshypothesen hätte ich gleich an Varianzanalysen gedacht.
So hätte ich jetzt - um die Autoregression zu berücksichtigen - mich noch in Richtung Strukturgleichungsmodelle informiert. Wobei mir das zu aufwändig ist und ich hoffte, dass es irgendwie schon mit Regressionsrechung geht. Ich beschäftige mich jetzt nochmal detaillierter mit ANOVAS mit Messwiederholungen - und ob man damit eben Zusammenhangshypothesen testen kann, bzw. auch intervallskalierte Variablen als Faktoren aufgenommen werden können.

LG
Maxl

[mango]

Hallo, Zusammenhangshypothesen lassen sich nach meinem Verständnis immer in Unterschiedshypothesen übersetzen.

Zusammenhangshypothese: V1 hat einen Einfluss V2
Unterschiedshypothese: V2 unterscheidet sich in den verschiedenen Faktorstufe von V1.

Nur bei metrischen Variablen ist es zugegebenermaßen etwas tricky.

Du kannst metrische Variablen immer in ordinale umwandeln und bspw. eine Varianzanalyse durchführen. Du verlierst natürlich Informationen dabei. Aber es geht. Die Alternative wäre, es mit einer linearen Regression mit Dummys für deine Messzeitpunkte zu versuchen.

[PonderStibbons]

Kann ich das Alter denn als Faktor aufnehmen? Faktoren verbinde ich immer mit nominalskalen-Niveau. Beim Alter handelt es sich aber ja auch um eine metrische Variable?

Ich schrieb nichts von Faktor. Du kannst es als intervallskalierten Prädiktor aufnehmen.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.