habe mich jetzt schon verzweifelt durch Lehrbücher und diverse PDFs zum HLM gearbeitet und komme bezüglich meines Datensatzes nicht weiter:
Variablen: VP = Subject; UV1=Testzeitpunkt (1/2); UV2= Stimulus(1/2); UV3= Richtung (1/2); UV4= Condition (1/2); AV = Anzahl
- 1/2 sind immer 2 unterschiedliche Bedingungen innerhalb der UV. Somit sind es insgesamt 16 Bedingungskombinationen (z.B. Testzeitpunkt 1 & Stimulus 2 & Richtung 1 & Condition 1). (Die Daten sind natürlich in einer Matrix - 16 x VPnr 16x UVs mit Bedingung 1 o. 2 =16 AV Werte pro Proband)
- Zu analysieren ist ob eine Variable einen Einfluss auf AV hat (
) und wenn, noch in welcher Bedingungskombination.- Problem: fehlende AV-Werte bei unterschiedlichen VP in unterschiedlichen Bedingungen
-Vermutete Lösung: HLM , da im gegensatz zur ANOVA/Reg robuster gegen fehlende Werte
Frage: Welches HLM ist hier sinnvoll?
1. Behandlung der UVs als Fixe/Random effects? (Würde Testzeitpunkt fix, Rest random Sinn machen?)
2. Als Messwiederholung (16 Messzeitpunkte)?
3. Nested (verschachtelte) Factors ? (nehme an unsinnvoll??)
Also im endeffekt hab ich keine Ahnung welche Formel am sinnvollsten ist und wie das mit den fehlenden Werten funktioniert... daher HILFEEEEE!!!
Ich freu mich auch über Syntax empfehlungen in Stata(bevorzugt), SPSS, Matlab, SAS oder HLM
Liebe Grüße
Anais
