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[Sheexx]

Hallo zusammen,

ich habe folgendes Problem: Ich habe einen standardisierten Leistungstest (ELFE 1-6, Lenhard & Schneider, 2006) in der dritten und vierten Klassenstufe eingesetzt. Nun würde ich gerne eine Regressionsanalyse mit der Leistung als abhängiger Variable berechnen. Problematisch erachte ich hierbei, dass mir die Leistungswerte der Dritt- und Viertklässler nicht vergleichbar erscheinen. Dementsprechend kann ich nicht mit den Rohwerten der Kinder arbeiten, da die Viertklässler (aufgrund der längeren Verweildauer in der Grundschule) natürlich höhere Werte aufweisen als die Drittklässler.

Bislang habe ich eine Kriterialnorm angewandt. Dabei bin ich so vorgegangen, dass ich die Variable binär codiert habe und die Kinder anhand ihrer Punktzahl für Prozentrang 50 der Eichstichprobe des standardisierten Inventars (durchschnittliche Leistung der jeweiligen Klassenstufe der Eichstichprobe) in zwei Gruppen klassifiziert habe (0=unterhalb der Punktzahl für Prozentrang 50, 1=überhalb der Punktzahl für Prozentrang 50).

Mir scheint durch das beschriebene Vorgehen aber eine Menge an Informationen aus dem Datensatz verloren zu gehen, so dass ich hiermit nicht wirklich zufrieden bin.

Gibt es eine Möglichkeit, dass ich die Testergebnisse an den Cut-Off-Werten der Eichstichprobe standardisiere?

Ich bin euch für jede Hilfe dankbar.

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Wie viele Klassen und wie viele Kinder sind es? Wie lautet die Fragestellung der Studie und welches sind die Prädiktoren in der Regression?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Sheexx]

Es handelt sich um einen Datensatz mit 665 Schülerinnen und Schülern aus 46 Klassen (27 dritte und 19 vierte Klassen, 378 Schülerinnen und Schüler aus der dritten und 287 Kinder aus der vierten Jahrgangsstufe)

Ich möchte untersuchen, ob sich die Selbstkonzepte (AV) von Mädchen und Jungen (Geschlecht =1. UV/ Prädiktor) im Lesen unterscheiden. Des Weiteren möchte ich prüfen, ob diese Unterschiede auch unter Kontrolle der Leistung (2. UV/Prädiktor) erhalten bleiben.

Ich hatte ursprünglich an eine Varianzanalyse gedacht. Da würde sich eine binäre Codierung der Leistung anbieten, habe nun aber gelesen, dass eine (schrittweise) Regressionsanalyse aufgrund der höheren statistischen Aussagekraft (vgl. Urban & Mayerl, 2011) eigentlich immer zu bevorzugen ist.

[PonderStibbons]

Da die Probanden in Klassenverbänden geclustert sind, sollte eine Mehrebenenanalyse
gerechnet werden. Gerade bei solchen Fragen wie Leistungsvergleich, Selbstkonzept
erscheint die Annahme unabhängiger Beobachtungen im Klassenverband fragwürdig.
Oder trägst Du der Abhängigkeit der Beobachtungen auf andere Weise Rechnung?

Was die Alters- bzw. Klassenstufe angeht, warum beziehst Du dies und gegebenenfalls
deren Wechselwirkung mit den eigentlich interessierenden Prädiktoren nicht in das Modell
ein und rechnest mit den Leistungs-Rohwerten als abhängige Variable?

Alternativ könnte man die Leistung anhand der Prozentrangnormen in eine geeignete Zahl Quartile
teilen und eine ordinale Regression bzw. als Mehrebenenverfahren ein GEE-Modell (generalized
estimating equations) mit dieser ordinalen abhängigen Variable rechnen.

Eine Dichotomisierung verbietet sich meines Erachtens auf jeden Fall, wie Du schon sagst.
Das wäre eine schon fast kriminelle Informationsvernichtung.

Nebenbei weiß ich nicht, was "schrittweise" genau hier bezeichnen soll. Es gibt die
automatische schrittweise Variablenselektion (stepwise regression mit forward oder
mit backward selection), die ebenfalls schon fast kriminell ist, und es gibt die
durch den Forscher vorgenommene hierarchische Modellbildung. Letztere ist zwar
akzetabel, aber warum nicht gleich alle Variablen in das Modell? Man erspart sich
damit häufig schweren Interpretationskummer.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons