ich melde mich, weil ich eine Multilevel-Analyse mit SPSS rechnen möchte. Eigentlich habe ich ein Recht einfaches Setting und beschreibe es einfach mal in allgemeiner Form.
-> 2 Bedingungen: 1x haben sie bestimmte Extrainfos zur Verfügung, 1x nicht;
-> Ablauf: 1. Erst individueller Fragebogen (z.B. Extraversion); 2.DANACH Zuweisung zur 3-er-Gruppen für eine Gruppendiskussion (150 Probanden, d.h. 50 3-er-Gruppen mit 25 je Bedingung); 3. Dann wieder individuell getrennte Erfassung der AVs (also auch KEINE Messwiederholung oder sowas)
Was möchte ich jetzt rausfinden? Rausfinden möchte ich, ob z.B. ein Extraversionswert aus dem Vorabfragebogen eines Individuums sich darauf auswirkt, wie viele Fehler ein Individuum bei einer Ranking-Aufgabe im Anschluss an die Gruppendiskussion macht. Dieses Ranking wird individuell erfasst, aber die Gruppendiskussion (und der Infoaustausch darin) hat einen hohen Einfluss darauf, wie befähigt ein Individuum hinterher beim Ranking ist.
D.h. ich habe 2 Level: Level des Individuums und Level der 3-er-Gruppe:
-> die Bedingung findet im Grunde auf Gruppenlevel statt: Eine 3-er-Gruppe hat während der Diskussion die Extrainfos vs. hat sie nicht.
-> Extraversion sowie das Ranking sind aber Individuell erfasst
Ich habe ein derartiges Modell mit SPSS aufgestellt, in welchem ich definiert habe:
-> als AV: Rankingfehler
-> als Fixed: Bedingung als "Faktor" (richtig?) ; den Z-Wert_Extraversion als "Kovariate" (ist es richtig Extraversion vorher zu standardisieren? Wenn ich das nicht standardisiere und die Interaktion mit Bedingung mit reinnehme, spielen die Werte der Haupteffekte verrückt) ; die Interaktion von Bedingung mit standardisiertem Extraversionswert
-> als Random: Random Intercept sowie random-slope für Z-Wert_Extraversion
-> Subject: die 3-er-Gruppe
MIXED Rankingfehler BY Bedingung WITH Z-Wert_Extraversion
/CRITERIA=CIN(95) MXITER(100) MXSTEP(10) SCORING(1) SINGULAR(0.000000000001) HCONVERGE(0,
ABSOLUTE) LCONVERGE(0, ABSOLUTE) PCONVERGE(0.000001, ABSOLUTE)
/FIXED=Bedingung Z-Wert_Extraversion Bedingung*Z-Wert_Extraversion| SSTYPE(3)
/METHOD=REML
/PRINT=DESCRIPTIVES SOLUTION
/RANDOM=INTERCEPT Z-Wert_Extraversion | SUBJECT(3-er-Gruppe) COVTYPE(VC).
Meine Fragen sind jetzt:
(1) Ist das so vom Prinzip her erstmal so richtig richtig? Oder übersehe ich irgendwas eklatantes, mache etwas falsch beim Modell? Kann man ein Modell zu der Fragestellung überhaupt so aufstellen? Oder muss ich noch andere Werte mitberücksichtigen (z.B. zentrierte Gruppenmittelwerte von Extraversion; am Gruppenmittelwert der 3-er-Gruppen zentrierte Individual-Werte von Extraversion usw. usf.)
(2) Was problematisch zu sein scheint: sobald ich den random-Effekt für Extraversion (oder einen vergleichbaren Fragebogenprädiktor) mit reinnehme; ist bei fast allen der Random-effect dafür 0 und ich habe folgende 2 Meldungen:
-> 2.1 Über dem Modell steht
Die endgültige Hesse-Matrix ist nicht positiv definit, obwohl sämtliche Konvergenzkriterien erfüllt sind. Die Prozedur MIXED wird trotz dieser Warnung fortgesetzt. Die Gültigkeit nachfolgender Ergebnisse kann nicht gewährleistet werden.
-> 2.2 Der Random effect für den Prädiktor ist dann immer 0.0000 mit der Fußnote
Dieser Kovarianzparameter ist redundant.
Was bedeutet das? Dass der wahrscheinlichste Schätzer für den Random effect dann 0 ist für die Variable und somit ein random intercept-Modell ausreicht? Oder dass die Schätzung nicht zuverlässig ist und ich alles in die Tonne werfen kann?
Bedanke mich im Voraus für jede Hilfe!!!
