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[PsychStud]

Hallo Zusammen,

ich bin auf der Suche nach einem passenden Testverfahren für folgende Situation:

In einem Experiment gibt es vier Gruppen (G1; G2; G3; G4). Das Experiment wird durch einen Prä- und einen Posttest abgerundet, dabei werden unterschiedliche Variablen abgefragt.
Zeitlich visualieren würde ich das etwa so: V1 --> treatment (G1; G2; G3; G4) --> V2

Ich würde nun gerne wissen, wie sich V1 auf V2 auswirkt und die Wirkungen zwischen den Gruppen statistisch vergleichen. Möglich wäre natürlich, vier Korrelationen zu rechnen und diese dann zu vergleichen, aber kennt jemand vielleicht noch einen schickeren Weg?

Freue mich über Hilfe!

P.S.: Ich arbeite mit SPSS. Wenn jemand direkt weiß, wie man das dort ausführt, wäre ich dankbar

[PonderStibbons]

In SPSS Varianzanalayse mit dem Faktor Gruppe und der "Kovariate" V1. Ob SPSS die Wechselwirkung Gruppe*Kovariate automatisch berücksichtigt, weiß ich nicht, sonst unter "Modell" anfordern.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[PsychStud]

Vielen Dank, @PonderStibbons.

Das heißt einfach eine univariate ANOVA mit Kovariante V1 aus dem Pre-Test, richtig?
Wird sogar was signifikant bei mir

[PsychStud]

Gerne würde ich jetzt die Kontraste sinnvoll interpretieren.
Meine Gruppen unterscheiden sich dabei in zwei Merkmalen: G1 (A,a), G2 (A,b), G3 (B,a), G4 (B,b). Welche Kontraste rechne ich am besten, damit ich die Effekte am besten auf A/B oder a/b zurückführen kann?
Gruppen G1 und G3 haben deutlich niedrigere Mittelwerte, was dafür sprechen würde, dass das Merkmal a entscheidend ist - ich weiß nur nicht, wie ich den Kontrast richtig rechne und interpretiere/berichte.

Freue mich über eine Antwort Danke schonmal im Voraus!

[PonderStibbons]

Meine Gruppen unterscheiden sich dabei in zwei Merkmalen: G1 (A,a), G2 (A,b), G3 (B,a), G4 (B,b). Welche Kontraste rechne ich am besten, damit ich die Effekte am besten auf A/B oder a/b zurückführen kann?

Ich kann nicht unbedingt behaupten, dass ich das verstanden habe.
Worum geht es denn konkret in der Studie?
Falls es bedeutet, dass Du 2 Faktoren hast, warum rechnest Du dann
keine zweifaktorielle Varianzanalyse?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons