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[ant_m]

Hallo zusammen,
in meiner Psychologiearbeit untersuche eine Intervention aus drei wirksamen Komponenten. Dazu habe ich ein Experiment mit 4 Bedingungen durchgeführt. In jeder Bedingung gab's eine leicht andere Interventions-Version (Komponenten durch unwirksame Kontroll-Komponenten ersetzt).
Ich würde gerne den Einfluss dreier Prädiktoren (Vortest, Bearbeitungszeit und Engagement) während der unterschiedlichen Interventions-Versionen untersuchen.

Ich teilte dazu meine Daten in 4 Einzel-Stichproben gemäß den vier Bedingungen und rechnete viermal jeweils die gleiche Regression mit meinen drei Prädiktoren auf die AV.
Alle vier Regressionsmodelle sind signifikant, aber unterscheiden sich in den Signifikanzen der Regressionskoeffizienten. Das scheint inhaltlich plausibel und wie vorher angenommen: Je nach Interventions-Version spielen bestimmte Prädiktoren eine Rolle oder nicht. Ich würde also die Signifikanz der Regressionskoeffizienten für jede Teilstichprobe berichten und inhaltlich interpretieren.

Wäre das Splitten in Teilstichproben sinnvoll oder übersehe ich da entscheidende Probleme? (Ich habe so ein Splitten und Vergleichen der Daten in Teilstichproben bisher noch nicht bei Regressionsanalysen gesehen.)

Vielen Dank!
Mfg
ant_m

[PonderStibbons]

Das geht so nicht. Der Unterschied zwischen signifikant und nicht signifikant ist selber nicht signifikant.

Wenn Du wissen möchtest, ob der Effekt von z.B. Vortest je nach Bedingung unterschiedlich ist,
dann fragst Du nach einer Wechselwirkung. Du brauchst also (bei dummy-Codierung von Gruppe) drei
Prädiktoren Vortest*Gruppe. Analog wäre eine Varianzanalyse mit dem Faktor Gruppe und zusätzlich der
"Kovariate" Vortest und der Wechselwirkung Gruppe*Vortest.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[ant_m]

Vielen Dank für die schnelle und sehr hilfreiche Antwort, klasse!

Hm ja, wenn ich eine ANCOVA (mit Bedingung als Faktor und den drei Prädiktoren Vortest, Zeit und Engagement als Kovariaten) rechne, dann kann ich mir die Parameterschätzungen ausgeben lassen.
Dort sehe ich die Regressionskoeffizienten für die einzelnen Interaktionen zwischen Bedingungen und Prädiktoren.
Diese würde ich dann genauso interpretieren, wie vorher die Ergebnisse der einzelnen Regressionsanalysen der Teilstichproben.

Also ich finde bei den Parameterschätzungen z.B. Folgendes:
Der Regressionskoeffizient Bedingung*Vortest ist nur für Bedingung 3 signifikant, für die anderen Bedingungen nicht.
In der Bedingung 2 sind dagegen die Regressionskoeffizienten Bedingung*Zeit und Bedingung*Engagement signifikant, nicht aber Bedingung*Vortest.

Das sieht eigentlich inhaltlich sehr schlüssig aus.
Am liebsten würde ich daraus interpretieren, dass die Vortest-Leistung nur dann Einfluss auf den Nachtest hat, wenn man auch wirklich die Interventions-Version 2 bekommt.
Bekommt man aber Intervention-Version 3 ist Zeit und Engagement viel bedeutsamer als Vortest-Leistung.
Sitze ich da einem Denkfehler auf?

Vielen Dank!
Mfg
ant_m