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[FranziskaLinkerhand]

liebe alle,

in meiner masterarbeit habe ich explorativ eine multiple hierarchische regressionsanalyse durchgeführt, die post-hoc gemäß g*power eine zu geringe teststärke aufwies. da die untersuchung explorativ nach meiner eigentlichen fragestellung erfolgte, habe ich dafür ursprünglich keine hypothese formuliert. beispielhaft könnte sie folgendermaßen lauten:

hypothese: "unter berücksichtigung von alter, iq und ses haben die prädiktoren depressivität, bmi-perzentile, krankheitsdauer und krankheitsschwere einen signifikanten einfluss auf die urteilsdiskrepanz..."

av: urteilsdiskrepanz
uv: alter, iq, sozioökonomischer status (ses), depressivität, bmi-perzentile, krankheitsdauer, krankheitsschwere

im gutachten steht nun, eine alternative herangehensweise in anbetracht der geringen teststärke wäre wünschenswert gewesen. um mich auf die disputation vorzubereiten, wüsste ich gern, welche(s) verfahren da möglich wäre(n). ich habe verschiedene artikel zu geringer power bei multiplen regressionsanalysen gelesen, aber keine antwort erhalten. habt ihr eine idee? mit fiele nur die multiple kovarianzanalyse ein, bei welcher ich die variablen alter, iq und ses als kovariate kontrollieren würde. da weiß ich allerdings nicht, ob ich dann für jeden der interessierenden prädiktoren eine extra mancova rechne oder ob ich die allesamt gleichzeitig aufnehmen darf. ob es noch elegantere verfahren gibt?

ich wäre euch sehr dankbar, die disputation findet bereits morgen statt.

[PonderStibbons]

Nun ist eine post-hoc Poweranalyse meines Wissens Unfug (zumindest
habe ich noch bisher keine sinnvollen gesehen). Aber womöglich gilt die
geringe Power auch für a priori Betrachtungen Deiner Studie. Das Argument
im Gutachten wäre andernfalls auch widersinnig: wenn post-hoc Poweranalysen
eine Sinn hätten (wovon ich nicht ausgehe, aber mal um des Argumentes willen),
dann finden sie naturgemäß eben erst nachher statt und man kann sie
nicht bei der Planung berücksichtigen (außer man hat eine Zeitmaschine).

ich wäre euch sehr dankbar, die disputation findet bereits morgen statt.

Du solltest zumindest mal die Stichprobengröße und das R² nennen,
womöglich auch Koeffizienten, Standardfehler und p-Werte.

Und was ist "Urteilsdiskrepanz", was wurde da gemessen, an was für Leuten?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[FranziskaLinkerhand]

ich habe post-hoc die teststärke untersucht, da es insgesamt nur eine minimale varianzaufklärung gab und keiner der prädiktoren signifikant wurde. da die fallzahl sich im vergleich zu meiner hauptfragestellung erheblich verringert hat, wollte ich post-hoc untersuchen, ob o.g. an der power liegt.

die urteilsdiskrepanz ist die differenz aus den (t-)werten eines fragebogens für exekutive funktionen bei anorexiepatientinnen und ihren eltern, von dem ich mir 6 skalen angeschaut habe. ich habe also 6 regressionsanalysen durchgeführt. anbei die koeffizienten für eine ra beispielhaft:

[FranziskaLinkerhand]

ich kann den screenshot nicht hochladen, mein kontingent sei "bereits vollständig ausgenutzt"!?

ohne tabelle ist es recht unübersichtlich.

[FranziskaLinkerhand]

jetzt aber:

[PonderStibbons]

Tut mir leid, was man mit n=32 erreichen können sollte, egal mit welcher Methode,
weiß ich nicht. Z.B. 6 Prädiktoren bei n=32 sind ca. 4 zuviel im Modell.

ich habe post-hoc die teststärke untersucht, da es insgesamt nur eine minimale varianzaufklärung gab und keiner der prädiktoren signifikant wurde. da die fallzahl sich im vergleich zu meiner hauptfragestellung erheblich verringert hat, wollte ich post-hoc untersuchen, ob o.g. an der power liegt.

Dazu braucht es keine post-hoc-Analye, das ergibt sich bereits aus dem Mißverhältnis
zwischen Stichprobengröße und Zahl der Prädiktoren bzw. untersuchten Hypothesen.

die urteilsdiskrepanz ist die differenz aus den (t-)werten eines fragebogens für exekutive funktionen bei anorexiepatientinnen und ihren eltern,

T-Werte sind ordinalskaliert, da kannst Du eigentlich keine Differenzen bilden.
Aber egal. Vielleicht hätten Deine angedachten MANOVAs mehr power, auf Anhieb
weiß ich es nicht. Zumindest wäre es ein Alternativvorschlag in der Diskussion.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[FranziskaLinkerhand]

T-Werte sind ordinalskaliert, da kannst Du eigentlich keine Differenzen bilden.

Diese Vorgehensweise habe ich einem Artikel von De Los Reyes und Kazdin (2004) entnommen, worin sie beschreiben, dass Urteilsdiskrepanzen zwischen Selbst- und Fremdurteilen im Kindes- und Jugendalter bestenfalls mit "standardized difference scores" ermittelt werden, die sich aus der subtraktion der standardisierten (hier t-werte) der fragebogenwerte bestimmen lassen. auch darüber hinaus werden in unzähligen klinischen studien t-wert-differenzen gebildet, das ist nun nichts, was ich mir ausgedacht habe oder was absolut unüblich wäre.

Dazu braucht es keine post-hoc-Analye, das ergibt sich bereits aus dem Mißverhältnis

Ich denke, dass ich dennoch in meiner Arbeit auch eine statistische Erklärung dafür abgeben muss und nicht allein von einem "Missverhältnis" sprechen kann.

Vielleicht hätten Deine angedachten MANOVAs mehr power

Ich hatte ursprünglich an Mancovas (Kovrianzanalyse) gedacht und nicht multivariata Varianzanalyse, weil ich doch den eigentlichen Beitrag meiner interessierenden Prätiktoren und nicht der demographischen untersuchen will. Jene hätte ich dann nämlich als Kovariate im Modell behandelt.

Naja, trotzdem Danke für deine Antwort. Ich empfinde deine Art der "Argumentation" häufig unfreundlich und teilweise überheblich. Wozu bist du hier angemeldet, wenn du den Mitgliedern keine echte Hilfestellung geben möchtest, sondern dich nur über ihre Vorgehensweise echauffierst?

[PonderStibbons]

auch darüber hinaus werden in unzähligen klinischen studien t-wert-differenzen gebildet, das ist nun nichts, was ich mir ausgedacht habe oder was absolut unüblich wäre

Ja, das fand ich schon immer ulkig. Oder wir reden sowieso von was Unterschiedlichem, als Normskala kenne ich nur die T-Skala, t-Werte (außer beim t-Test) noch nicht.

Ich denke, dass ich dennoch in meiner Arbeit auch eine statistische Erklärung dafür abgeben muss und nicht allein von einem "Missverhältnis" sprechen kann

Das ist doch bereits die statische Erklärung: Viele Prädiktoren im Modell + wenige Probanden = wenige Freiheitsgrade = a priori sehr geringe power (vorausgesetzt, die zu erwartenden Effekte waren nicht außergewöhnlich groß). Dazu kommt noch das Problem allenfalls mäßig reliabler Messinstrumente, d.h. man hat von vornherein viel Messfehlerrauschen in der Analyse.

Ich hatte ursprünglich an Mancovas (Kovarianzanalyse) gedacht und nicht multivariata Varianzanalyse

Ach so. Die etablierte englische Abkürzung für Kovarianzanalyse ist ANCOVA. Das "M" wäre für mehrere abhängige Variablen simultan, wie eben bei der MANOVA.

, weil ich doch den eigentlichen Beitrag meiner interessierenden Prätiktoren und nicht der demographischen untersuchen will. Jene hätte ich dann nämlich als Kovariate im Modell behandelt.

Eine Kovarianzanalyse ist weitgehend äquivalent einer linearen Regression.

Ich empfinde deine Art der "Argumentation" häufig unfreundlich und teilweise überheblich.

Danke für Deine Offenheit. Ob andere das anders sehen, kannst Du an dem
"Danke bekommen"-Zähler ablesen.

Wozu bist du hier angemeldet, wenn du den Mitgliedern keine echte Hilfestellung geben möchtest, sondern dich nur über ihre Vorgehensweise echauffierst?

Wenn Dich sachbezogene Kritik in Methodenfragen kränkt, bist Du im wissenschaftlichen Bereich
leider gehandicapt. Aber es ist ja wohl auch bald überstanden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[FranziskaLinkerhand]

Wenn Dich sachbezogene Kritik in Methodenfragen kränkt, bist Du im wissenschaftlichen Bereich
leider gehandicapt.

Mich hat mit Sicherheit nicht die sachbezogene Kritik gekränkt, nach welcher ich in voller Absicht in diesem Forum gesucht habe! Sondern es geht um die Art und Weise, in welcher diese Kritik geäußert wird. Und die erschien mir doch recht selbstgefällig - allerdings ist dies allein aus deinen Zeilen herauszulesen sicherlich subjektiv. Dennoch wäre mein Appell an dich, zukünftig etwas umsichtiger mit den Fragestellenden umzugehen, da diese sich wohl zum größten Teil noch in ihrer Ausbildung befinden. Ein weiterer Grund dafür wäre, die Lust am wissenschaftlichen Arbeiten bei Studierenden nicht bereits an der Kommunikation untereinander vergehen zu lassen, sondern sie eher zu ermutigen.

Aber es ist ja wohl auch bald überstanden.

Ja das ist es und auch wenn du es dir nicht vorstellen kannst: mit sehr gutem Ergebnis. Und eine Karriere im wissenschaftlichen Feld lasse ich mir von dir nicht mies machen. Sollte ich dort auf Fragestellende treffen, werde ich an unsere Konversation denken und entspechend Ratschläge geben.

Dann vielen Dank und das Thema kann hiermit geschlossen werden.