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[Lafayote]

Hallo,

in meiner Studie sollen die Teilnehmenden angeben, wie positiv/negativ (kontinuierliche Skala von -10/sehr negativ bis +10/sehr positiv) sie sich zu zwei Zeitpunkten reaktiv auf ein Ereignis fühlen (t1: unmittelbar bei Eintreffen; t2: nach einer fortgeschrittenen "Analyse" des Ereignisses). Zusätzlich wird die objektive Valenz des Ereignisses (wie gut/schlecht war das Geschehen objektiv) erfasst (kontinuierliche Skala von -10/sehr negativ bis +10/sehr positiv).

Ich möchte nun die Hypothese prüfen, dass die Ratings sich zu t1 nicht unterscheiden und unabhängig von der objektiven Ereignisvalenz leicht negativ sind. Zu t2 sollte die objektive Ereignisvalenz die Ratings vorhersagen (s. Draft hier: https://imgur.com/rcb4UbU; x-Achse: Ratings, y-Achse: obj. Ereignisvalenz).

Ich hadere allerdings ein wenig mit der Wahl passender Analysen. An sich erwarte ich ja eine Interaktion Zeitpunkt X Ereignisvalenz, die ich einfach mittels multipler Regression testen kann. Ich hatte überlegt, bei signifikanter Interaktion nach Zeitpunkt zu splitten und zu prüfen, ob der Slope der Ereignisvalenz für t1 = 0 ist bzw. für t2 signifikant, bin mir aber unsicher, ob das statistisch die optimalste Lösung ist?

Für Input bereits im Voraus ganz herzlichen Dank.

Gruß,
L.

[PonderStibbons]

An sich erwarte ich ja eine Interaktion Zeitpunkt X Ereignisvalenz, die ich einfach mittels multipler Regression testen kann.

Wie das, Du hast doch eine Messwiederholung drin?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Lafayote]

An sich erwarte ich ja eine Interaktion Zeitpunkt X Ereignisvalenz, die ich einfach mittels multipler Regression testen kann.

Wie das, Du hast doch eine Messwiederholung drin?

Ich hätte ein mixed model aufgesetzt mit Valenzrating als AV, Zeitpunkt als dichotomomen Prädiktor, Ereignisvalenz als kontinuierlichem Prädiktor und subject als random factor.

Falls du einen alternativen Ansatz hast, bin ich aber sehr dankbar!

[strukturmarionette]

Hi,

subject als random factor.

- was entspricht in Deinem Messwdhlg-Design diesem 'subject'?

mixed model aufgesetzt

- was ist Dein Verständnis eines 'mixed model'?

- N?

Gruß
S.