HLM und Robustness Analysis

Alle Verfahren der Regressionanalyse.

HLM und Robustness Analysis

Beitragvon Nici_Chom » Mo 3. Apr 2017, 13:08

Hallo Zusammen!

Mir wurde schon sehr in einem vorherigen Problem geholfen, dafür bedanke ich mich nochmal! Leider scheiter ich gerade an einer HLM zur Überprüfung meiner Regression.

In meiner Masterarbeit untersuche ich mittels Multipler Regression formel ausgedrückt diese Gleichung:
gesendeter Betrag = b0+b1Geschlecht_Sender+b2Geschlecht_Empfänger und in einem zweiten Modell zusätzlich b3Erwartung

Personen mussten einmal für weiblich und einmal für männlich entscheiden, welchen Betrag sie diesen Personen zusenden möchten. Also hat eine Person zwei Werte (gesendeter Betrag an Frau und gesendeter Betrag an Mann, analog wurde auch die Erwartung gesendete Beiträge zurückzusenden jeweils für Frau und Mann erhoben)
Ich habe meine Datenstruktur nun so geändert, dass ich das eigene Geschlecht und Geschlecht des Empfängers dummycodiert (0= weiblich, 1=männlich) habe und sie in etwa so aussieht
ID Sex(Sender) Sex(Empfänger) gesendeter Betrag
1 0 1 3
1 0 0 5

Da die Beobachtungen nicht unabhängig voneinander sind, soll ich meine multiple Regression mit einer HLM gegenprüfen mit Geschlecht des Empfängers in der Makroebene und Probanden auf Mikroebene. Gesagt, getan, führte aber dazu, dass er mir nur Fehlermeldungen herausgibt. :?:
Als Subjektvariable wählte ich dann Geschlecht des Empfängers heraus. Meine aV war der gesendete Betrag und meine uV Geschlecht des Senders.

Habe es auch nach dem Field (Discovering Statistics using IBM) versucht, da er für die HLM quasi eine Schritt für Schritt Anleitung gibt...

Ich versteh einfach nicht, woran es liegt. Weiß einer Rat? Liegt es an der Datenstruktur?
Auch beim Baseline Modell ("Variiert der gesendete Betrag zwischen dem Geschlecht") fehlt bei den Schätzungen der Kovarianzparamenter der Konstante Term.

Viele Grüße

N
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon strukturmarionette » Di 4. Apr 2017, 08:34

Hi,

Gesagt, getan, führte aber dazu, dass er mir nur Fehlermeldungen herausgibt.

- 'er' ist (d)eine bestimmte Statistik-Software?
- Wie lauten denn die Hinweise /Fehlermeldungen dieser Software im Einzelnen?
- Wei groß sind Deine (Teil-)Stichprobenumfänge?

Gruß
S.
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon Nici_Chom » Di 4. Apr 2017, 13:56

Hey!

"Er" ist SPSS :)
Ich erhalte keine Schätzungen der Kovarianzparamter mit der Notiz "Diese Kovarianzparameter sind überflüssig. Die Teststatistik und das Konfidenzintervall können nicht berechnet werden."

Insgesamt habe ich ein N von 244. Jede Person spielt beide Rollen (also einmal Sender und einmal Empfänger) und entscheidet jeweils für männlich und weiblich. Daher sollte ich auf Makroebene das Geschlecht des Empfängers nehmen, um zu schauen, ob Personen unterschiedliche Geldbeträge an Frauen und Männer schicken.

Viele Grüße :)

N
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon strukturmarionette » Di 4. Apr 2017, 14:57

Hi,

- bennene möglichst konkret die Anzahl der Ebenen (Levels) --nicht Makro- ;Mikro, Meso- Chrono- oder sowas.
- Dann je Ebene die (Teil-)Stichprobenumfänge (nicht nur die von Level-1)
- Und dann mal schauen, wass Du überhaupt feststellen willst.

Gruß
S.
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon Nici_Chom » Di 4. Apr 2017, 17:52

Hey,

also es müsste sich um zwei Ebenen handeln:
Level 2: Geschlecht des anderen N= 240
Level 1: Probandenebene N=240 => Vps mussten beide Rollen spielen

Wie gesagt, ich soll quasi meine Regression überprüfen, da die HLM die Messwiederholung berücksichtigt.
Kurz nochmal zum Spiel: Jede Person musste als Sender zwei Antworten geben (was gebe ich der Frau/ was gebe ich dem Mann).

Liebe Grüße!

N
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon strukturmarionette » Mi 5. Apr 2017, 00:31

Hi,

dass ich das eigene Geschlecht und Geschlecht des Empfängers

- wo bleibt das eigene Geschlecht?

-> Dann je Ebene die (Teil-)Stichprobenumfänge (nicht nur die von Level-1)
-> Und dann mal schauen, wass Du überhaupt feststellen willst.

Gruß
S.
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon Nici_Chom » Mi 5. Apr 2017, 11:21

Hey,

danke für deine Rückmeldung, aber jetzt bin ich noch verwirrter als vorher :?
Ich weiß nicht, wie ich das eingeben soll in SPSS
Hab als Subjektvariable "Geschlecht des Senders" genommen, dann als aV der gesendete Betrag und dann als Kovariate/uV das Geschlecht des Senders.

Damit hoffe ich folgendes zu beantworten:
- Variiert der gesendete Betrag zwischen den verschiedenen Geschlechtern der Empfänger?
- Gibt es einen Geschlechtsunterschied bei den Sendern im gesendeten Betrag?
- Variiert dieser Geschlechtsunterschied dann zwischen den Geschlechtern der Empfänger?

Aber wie soll ich die (Teil-) Stichprobe denn in der HLM berücksichtigen? :?:

Ach, das ist doch doof :(

Liebe Grüße

N
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon strukturmarionette » Mi 5. Apr 2017, 12:01

Hi,

das sind nach meinem Veständnis drei Levels.
Es mögen mir andere wiedersprechen.
SPSS-Anwendung würde ich hinten an stellen und zunächst was anderes Fachliches als Field-SPSS erarbeiten.
Oder zumindest nachfragen bei Deinen Autraggebern.

Gruß
S.
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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon PonderStibbons » Mi 5. Apr 2017, 12:18

Hab als Subjektvariable "Geschlecht des Senders" genommen

"Geschlecht des Senders" bezeichnet doch nicht, welche Messungen von demselben Subjekt stammen.

- Variiert der gesendete Betrag zwischen den verschiedenen Geschlechtern der Empfänger?
- Gibt es einen Geschlechtsunterschied bei den Sendern im gesendeten Betrag?
- Variiert dieser Geschlechtsunterschied dann zwischen den Geschlechtern der Empfänger?

Warum machst Du es nicht auf altmodische Art mit einer Messwiederholungs-Varianzanalyse. AV ist der Betrag, Messwiederholungsfaktor ist Geschecht des Empfängers, Zwischensubjektfaktor Geschlecht der Versuchsperson. Die Fragestellungen betreffen die beiden Haupteffelte und dann die Wechselwirkung.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: HLM und Robustness Analysis

Beitragvon strukturmarionette » Mi 5. Apr 2017, 12:34

Hi,

Da die Beobachtungen nicht unabhängig voneinander sind, soll ich meine multiple Regression mit einer HLM gegenprüfen


Gruß
S.
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