STATISTIK-FORUM.de

[Wify]

MEINE FRAGE WURDE BEANTWORTET, WEITERE ANTWORTEN SIND NICHT NOTWENDIG. VIELEN DANK.

Guten Tag,

ich schreibe aktuell meine Abschlussarbeit. Ich untersuche hierbei folgendes in einem multiplen Regressionsmodell mit SPSS:

AV: Eine Einstellung zu einer Person (metrisch). Z.B. „Ist diese Person vertrauenswürdig?
UV: Eine Veränderung der empfundenen Emotionen zur Person durch Medienkonsum

Die Fragestellung soll untersuchen, ob nun ein Anstieg der empfundenen Emotionen durch den Medienkonsum die Einstellung zur Person beeinflusst. Also bspw. ob ich eine Person negativer bewerte, wenn Angst zur Person durch den Medienkonsum zunimmt.

Meine Frage betrifft vor allem die UV im Modell. Hierbei wurden mehrere Emotionen erhoben, vor und nach der Medienrezeption. Die Emotionsvariablen selbst sind metrisch von 1-7 codiert („überhaupt nicht“ bis „in großem Ausmaß“). Hierbei habe ich relativ simpel einfach die Emotionen davor von den Emotionen danach abgezogen. Hierdurch erhalte ich dann einfach Differenzvariablen, wo ein Wert von 0 keine Änderung der Emotionen bedeutet, ein negativer Wert (-1 bis -6) eine Abnahme der Emotion und ein positiver Wert (+1 bis +6) eine Zunahme der Emotion durch den Medienkonsum. Die Variablen können somit bis zu 13 Ausprägungen haben. Die verschiedenen Emotionsdifferenzen füge ich dann einfach ins multiple Regressionsmodell als UVs ein und kontrolliere auf Multikollinearität (es liegt keine vor).

Meine Frage: Muss ich bei der Bildung der Differenzvariablen oder bei deren Einbeziehung in das Regressionsmodell etwas statistisch oder hinsichtlich der Interpretation beachten? Ein Antwortsatz sieht bei mir in etwa so aus (hier etwas vereinfacht): „Nimmt die Differenz der Emotion um eine Skaleneinheit zu, dann steigt die Einstellung um durchschnittlich XY“.

Vielen Dank im Voraus!

Hinweis: Diese Frage wurde im Statistik-Forum, dem SPSS-Forum und dem Statistik-Tutorial-Forum gestellt. Falls die Frage beantwortet wurde, werde ich dies selbstverständlich sofort überall kenntlich machen.

[PonderStibbons]

Die Baseline bzw. der Level an Emotionen ist irrelevant, d.h. 7-7 (Differenz 0) ist im theoretischen Modell
dasselbe wie 1-1 (Dfferenz 0)? 4-7 ist dasselbe wie 1-4?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Wify]

Lieber PonderStibbons,

erst einmal vielen Dank für die Antwort! Ja, die Baseline ist weitgehend irrelevant. Im Prinzip geht es nur darum, ob z.B. viel Angst, wenig Wut oder viel Freude zu einer signifikanten Einstellungsänderung führen. Es geht also weitgehend nur um eine Zunahme der Emotion generell, ob die +2 dann durch 7-5 oder 3-1 entsteht ist erstmal nicht so relevant.

Nachtrag: Mir wurde dieses Verfahren, also einfach eine Differenz zu bilden, von meinem Betreuer nahegelegt, um eben die Emotionen stärker auf den Medienkonsum beziehen zu können, da ich davor nur eine Post-Test Analyse durchgeführt hatte. Primär geht es mir also darum, ob ich hier noch etwas beachten muss, oder ob ich die Differenzen dann einfach so in ein Regressionsmodell packen kann.

Mit freundlichen Grüßen
Wify

[PonderStibbons]

Warum wird die Einstellung zur Person nicht auch bei Baseline gemessen??

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Wify]

Lieber PonderStibbons,

die Einstellung ist eine Dispositionsvariable (also Summenscore). Diese wird nur Post-Test analysiert. Eine Differenz ist hier theoretisch und methodisch eigentlich nicht notwendig.

Nachtrag: Eine Idee, die ich bezüglich der Emotionsvariablen noch hätte, wäre, die Werte unter 0 zu entfernen. So wie die Variablen ja jetzt sind, bilden sie ja quasi 2 Seiten der Medaille ab. Also unter 0 bedeutet eine Abnahme der Emotion, über 0 eine Zunahme. Wenn ich die Werte unter 0 entferne, würde ich dann folgende Variable erhalten:
Wert 0: Keine Veränderung
Wert 1: Leichte Zunahme
Wert 2: Mittlere Zunahme
usw.

Dies erscheint mir eigentlich logisch, da mich theoretisch besonders eine Zunahme der Emotionen interessiert.
Was meint ihr?

Mit freundlichen Grüßen
Wify

[bele]

Also generell würde ich hinsichtlich der Multikollinearität aufpassen, denn Emotionen, die mit 7 starten können ja nur noch "Keine Zunahme" erzeugen und zum anderen habe ich Schwierigkeiten, mir ein lineares Modell vorzustellen, in dem alle Abnahmen keine Rolle spielen und nur Zunahmen von Interesse sind. Wenn Du Dir das vorstellen kannst und Du das nachher auch angemessen interpretieren kannst, dann spricht da grundsätzlich nichts gegen, auch solche nicht-linearen Transformationen und Variablenzusammenfassungen künstlich UVs zu formulieren. Im Feld des "Maschinellen Lernens" heißen unabhängige Variablen übrigens "feature" und das was Du hier betreiben willst heißt "feature engineering".

The feature engineering pipeline is the preprocessing steps that transform raw data into features that can be used in machine learning algorithms, such as predictive models. Predictive models consist of an outcome variable and predictor variables, and it is during the feature engineering process that the most useful predictor variables are created and selected for the predictive model.

von: https://www.heavy.ai/technical-glossary ... ngineering

LG,
Bernhard

[Wify]

Lieber Bernhard,

vielen Dank erstmal für deine Antwort!
Damit ich das richtig verstehe: Du würdest die Abnahme in den Variablen also lieber drin lassen? Also dann wie ich anfangs beschrieben habe, eine Differenzvariable bilden von -6 bis +6?

LG,
Simon

[bele]

Hallo Wify,

ich verstehe nichts von Mediennutzung und Emotionen und habe Dein Einführungskapitel nicht gelesen, deshalb halte ich mich da brav zurück. Du könntest Dir überlegen, wie Du Deinen Ergebnisteil schreibst oder wie Du Dein Studienergebnis in einem Kurzvortrag darstellst. Klingt es logischer zu sagen: "Es besteht ein Zusammenhang mit der Differenz der Emotionen zu den beiden Untersuchungszeitpunkten" oder klingt es logischer zu sagen "Es besteht ein Zusammenhang mit dem Ausmaß der Emotionszunahme wenn man Emotionsabnahme mit "keine Änderung" gleich setzt"? Ich kenne die richtige Antwort nicht aber die Erfahrung lehrt, dass es oft hilft, vom Ende her zu denken. Wie sind Deine ERgebnisse für Deine peers überzeugender darzustellen?

In der letzten Publikation an der ich mitgewirkt habe haben wir den Absolutwert einer Änderung in mehreren Gruppen verglichen. Da war die Reihenfolge egal und es ging nur um die Frage, ob überhaupt eine Änderung aufgetreten ist bzw. wie hoch die vom Betrag war. Es muss halt inhaltlich sinnvoll sein.

LG,
Bernhard.

[Wify]

Hallo Bernhard,

das hat mir schon einmal viel weitergeholfen! Vielleicht abschließend noch die Frage der Interpretation: Wie kann ich denn eine derartige Differenzvariable von -6 bis +6 in einem linearen Modell interpretieren? Ursprünglich hatte ich folgendes geschrieben: „Nimmt die Differenz der Emotion um eine Skaleneinheit zu, dann steigt die Einstellung um durchschnittlich XY“. Jedoch scheint mir diese Aussage nicht zu stimmen, da ja bspw. ein Anstieg von -1 auf -6 auch eine höhere Differenz abbildet, genauso wie ein Anstieg von +1 auf +6.

Nachtrag: Wenn ich das richtig verstehe, müsste ich ja somit eine Art bipolare Variable haben...

LG Simon

[bele]

Hallo Wify,

...da ja bspw. ein Anstieg von -1 auf -6 auch eine höhere Differenz abbildet, genauso wie ein Anstieg von +1 auf +6.

Von -1 auf -6 ist kein Anstieg, sondern ein Abfall. Oder von mir aus ein negativer Anstieg (-6 - (-1) = -5). Von +1 auf +6 ist ein Anstieg (+6 - (+1) = 5). Insofern verstehe ich die Frage nicht wirklich.

LG,
Bernhard