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[Erling09.]

Hallo ihr lieben,

ich habe ein Problem. Ich möchte einerseits eine lineare Regression machen und andererseits eine binäre logistische Regression machen.

Ich habe allerdings abhängige Daten. Das heißt: Die beiden Werte zugehörig zur unabhängigen Variable, die eine Dummy-Variable ist, sind immer von derselben Person.

Nochmal genauer: Ich habe 100 Personen befragt und dabei eine Manipulation vorgenommen. Nun habe ich zu jeder Person zwei Daten. Einmal vor und einmal nach der Manipulation. Jetzt möchte ich den Einfluss der Manipulation messen. Da muss ich doch sicher anders vorgehen als bei einer normalen Regression wo ich zu jeder Person nur ein Wert habe oder?

Mache das einmal mit einer metrischen Variable (lineare Regression) und einmal mit einer binären Variable als Output.

Bin nicht so erfahren, wie man merkt. Sorry schon mal. Hoffe mir kann jemand helfen.

Oder hat jemand eine gute Quelle, ein Buch worauf er verweisen kann, wo das Vorgehen erklärt wird?

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Scheint sich um ein Messwiederholungsdesign zu handeln. Wenn die zweimal gemessene Variable intervallskaliert
ist, dann t-Test für abhängige Stichproben. Falls ordinalskaliert, der Vorzeichentest. Falls binär, McNemar's Test.

Falls nicht einfach nur die prä-post Werte verglichen werden, sondern dabei noch weitere Prädiktoren einbezogen
werden sollen, muss man weiter überlegen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

P.S.
Eventuell ist das hier nützlich.
Und natürlich dies.

[Erling09.]

[quote="PonderStibbons"]Scheint sich um ein Messwiederholungsdesign zu handeln. Wenn die zweimal gemessene Variable intervallskaliert
ist, dann t-Test für abhängige Stichproben. Falls ordinalskaliert, der Vorzeichentest. Falls binär, McNemar's Test.

Falls nicht einfach nur die prä-post Werte verglichen werden, sondern dabei noch weitere Prädiktoren einbezogen
werden sollen, muss man weiter überlegen.

Ja genau, ich habe auch zusätzlich noch Kontrollvariablen...deshalb wollte ich eine Regressionsanalyse machen um die beiden Werte vor und nach der Manipulation als Dummy einzubauen, genau wie die anderen Kontrollvariablen, die zum Teil numerisch und zum Teil auch Dummys sind.

[PonderStibbons]

Was soll "Kontrollvariablen" im Kontext der Studie genau bedeuten, was bewirken sie?
Wie viele sind es und was sind es inhaltlich für Variablen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Erling09.]

Sind nur die klassischen Kontrollvariablen wie Geschlecht, Alter, Anzahl der Ausbildungs-/Schuljahre usw.

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, was genau die Rolle der Kontrollvariablen hier sein soll,
deswegen ist es nicht klar, welche Auswertungsmethode passend ist.
Nur weil sie "klassisch" sind, müssen die genannten Variablen in der
Analyse nicht zwangsläufig Sinn ergeben.

Da Du keine Kontrollgruppe hast (oder keine angegeben) ist "Einfluss der
Manipulation" nicht nachzuweisen, man kann das allenfalls behaupten.
Desungeachtet, man hat abhängige Variable vorher versus abhängige
Variable nachher und kann sich den Unterschied ansehen. Aber was könnten
die "Kontrollvariablen" dabei leisten? Bei einem Messwiederholungsdesign ist
jede Person ihre eigene Kontrollbedingung, das ist das denkbare Maximum.
Was soll durch Alter Geschlecht Bildungsgrad etc. kontrolliert werden?

Man kann man sich Fragen vorstellen wie "ist der Unterschied vorher/nachher
je nach Geschlecht unterschiedlich" etc., aber das wären Moderator-Analysen,
keine Kontrollvariablen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons