DonnaDuesentrieb hat geschrieben:Moin Leute,
ich bin gerade etwas ratlos, was die Planung der statistischen Analysen für meine Abschlussarbeit angeht. Es geht um die Veränderung verschiedener Angstmarker nach einem Aufmerksamkeitstraining.
Hier mein Versuchsaufbau:
Ich habe einen Messzeitpunkt vor der Intervention und einen Messzeitpunkt danach. An beiden Zeitpunkten werden physiologische Angstmarker, ein Selbstberichtsscore zur Angst sowie die Leistung in einer Aufmerksamkeitsaufgabe erhoben. Die Intervention ist ein Aufmerksamkeitstraining A(Experimentalbedingung) sowie ein anderes Aufmerksamkeitstraining B (Kontrollbedingung).
Die Versuchspersonen werden randomisiert auf beide Gruppen A und B aufgeteilt und tauschen nach dem 1. Training die Versuchsbedingung (Cross-Over Design), sodass jede Person beide Arten von Trainings absolviert. Zwischen dem Tausch wird nicht gemessen.
Ich möchte herausfinden, ob durch das Aufmerksamkeitstraining verursachte Veränderungen in der Aufmerksamkeitsleistung mit der Veränderung verschiedener Angstmarker zusammenhängen, bzw. diese sich daraus vorhersagen lassen.
Ich habe den Tipp erhalten, dass wohl eine Multilevelmodellierung dafür am hilfreichsten wäre. Könnte mir jemand helfen, wie ich diesen Sachverhalt am besten statistisch analysieren könnte?
Vielen lieben Dank!
Nur zwei Messzeitpunkte, einen vor den Trainings als Baselinemessung und eine nach den beiden Trainings. Wie würde das denn aussehen, wenn ich das mit einer Multilevelmodellierung machen würde? Welche Variablen wären da in welcher Ebene? Ich bin leider komplett ratlos, in welches Thema ich mich überhaupt genau einlesen soll, weil ich kein Modell aufstellen kann, in dem auch der Crossovereffekt und die Messwiederholung beachtet wird.
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