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[Erbse1996]

Liebe alle,

ich würde mich sehr über Euren Input bezüglich der folgenden Situation freuen:
1) Ich habe Schüler vor und nach einer Intervention befragt (prä/post).
2) Es gibt insgesamt zwei abhängige Variablen (Wissen und Einstellungen)
3) Nun möchte ich die Schüler in Hinblick auf insgesamt drei Eigenschaften in Gruppen einteilen (jeder Schüler bewegt sich bei diesen Eigenschaften in einem höheren, mittleren oder niedrigem Risikobereich)

Mein Ziel ist es herauszufinden, inwieweit die Schüler abhängig von ihrem Risiko unterschiedlich auf die Intervention reagieren (gemessen anhand der zwei abhängigen Variablen).

Welche Art Varianzanalyse müsste ich dafür nun heranziehen? Ich würde auch gerne Interaktionseffekte sehen. Ich bin einfach etwas verwirrt weil es gefühlt so viele Möglichkeiten gibt aber ich nicht richtig weiß, was für mich jetzt das passendste ist.

Ich wäre sehr dankbar für Eure Hilfe.
LG:)

[bele]

Hallo Erbse,

1) Ich habe Schüler vor und nach einer Intervention befragt (prä/post).

Wieviele ungefähr?

2) Es gibt insgesamt zwei abhängige Variablen (Wissen und Einstellungen)

Skalenniveaus?

3) Nun möchte ich die Schüler in Hinblick auf insgesamt drei Eigenschaften in Gruppen einteilen (jeder Schüler bewegt sich bei diesen Eigenschaften in einem höheren, mittleren oder niedrigem Risikobereich)

Soll diese Einteilung mit einem Algorithmus, bspw einer Clusteranalyse, erfolgen oder entscheidest Du als Versuchsleiter willkürlich, wo die Grenze verläuft oder gibt es Zulassungsgrenzen oder Gesetzgebung, die diese Grenzen a priori eindeutig bestimmen?
In jedem Fall bedeutet so eine Gruppierung immer den Verlust kostbarer Information und Du solltest Dir wirklich, wirklich, wirklich überlegen, ob es dafür eine ausreichende Rechtfertigung gibt. Welches Skalenniveau haben denn diese Gruppierungsvariablen?

Mein Ziel ist es herauszufinden, inwieweit die Schüler abhängig von ihrem Risiko unterschiedlich auf die Intervention reagieren (gemessen anhand der zwei abhängigen Variablen).

Solle das eine Auswertung für Wissen und eine weitere für Einstellung werden, oder wie soll das aussehen.?

Welche Art Varianzanalyse müsste ich dafür nun heranziehen? Ich würde auch gerne Interaktionseffekte sehen. Ich bin einfach etwas verwirrt weil es gefühlt so viele Möglichkeiten gibt aber ich nicht richtig weiß, was für mich jetzt das passendste ist.

Ist auch nicht einfach, deshalb auch die vielen Nachfragen. Oft gibt es auch nicht die eine richtige Herangehensweise, sondern man hat Optionen.

LG, Bernhard

[Erbse1996]

Hallo Bernhard,
vielen Dank für deine Antwort. Ich hoffe, ich konnte deine Fragen unten beantworten. Ich weiß leider nicht, wie man hier zitiert, da ich neu bin.

1) 239 insgesamt

2) Die Wissenskala ist ein Summenscore richtiger vs falscher Antworten. Man kann max. 7 richtige Antworten haben, demnach geht die Skala von 0 bis 7 - demnach intervallskaliert oder?
Die Einstellungsskala ist ordinalskaliert.

3) Ja hier liegt schon ein Problem: die Gruppen überschneiden sich tlw erheblich. Letztlich sind diese drei Gruppen kategoriale Variablen (schwer depressiv /leicht depressiv /nicht depressiv, suizidal /nicht suizidal und impulsiv /nicht impulsiv). Die Einteilungen erfolgen basierend auf Fragebogenergebnissen und sind a priori festgelegt. Aber wie gesagt es gibt (zb zwischen suizidalen und depressiven) jede Menge Überschneidungen.

4) Wissen und Einstellungen sind zwei abhängige Variablen. Demnach müssten wohl getrennte Verfahren gerechnet werden oder?

Vielleicht auch noch wichtig zu wissen: es gibt keine Kontrollgruppe. Alle haben die Intervention bekommen.

Liebe Grüße,
Erbse

[bele]

Hallo,

Ich weiß leider nicht, wie man hier zitiert, da ich neu bin.

In diesem, wie auch in vielen anderen, Forum nutzt man dazu eine Konvention namens "BBCode". Solltest Du Dir bei Gelegenheit mal anschauen.

1) 239 insgesamt

Damit lässt sich arbeiten

2) Die Wissenskala ist ein Summenscore richtiger vs falscher Antworten. Man kann max. 7 richtige Antworten haben, demnach geht die Skala von 0 bis 7 - demnach intervallskaliert oder?

Intervallskaliert ist gut. Da kann man einfach den Wert nachher minus den Wert vorher rechnen und hat die Veränderung nach der (durch die?) Intervention.

Die Einstellungsskala ist ordinalskaliert.

Das macht alles schwieriger. Wieviele Abstufungen kommen vor?

3) Ja hier liegt schon ein Problem: die Gruppen überschneiden sich tlw erheblich. Letztlich sind diese drei Gruppen kategoriale Variablen (schwer depressiv /leicht depressiv /nicht depressiv, suizidal /nicht suizidal und impulsiv /nicht impulsiv).

Demnach wird jeder Schüler in eine Depressionsausprägung, eine Suizidalitätsausprägung und eine Impulsivitätsausprägung klassifiziert. Nicht jeder Schüler in einer von drei Gruppen? Und ich kann Dich nicht überreden, anstelle der Depressionskategorien den Rohwert oder den T-Wert des Depressionsfragebogens zu verwenden?

4) Wissen und Einstellungen sind zwei abhängige Variablen. Demnach müssten wohl getrennte Verfahren gerechnet werden oder?

Da Wissen und Einstellungen zwei ganz verschiedene Dinge sind und nicht zwei Wege, irgendein gemeinsames latenten Konstrukt ("Gelehrigkeit") zu messen: Ja.

Im einfachsten Fall sehe ich ein einfaches lineares Modell mit dummycodierter Depressivität plus dummycodierter Suizidalität plus dummycodierter Impulsivität als unabhängigen und der Vorher-Nachher-Differenz als abhängige Variable. Da kann man noch die Interaktionen ergänzen, an die man glaubt oder die untersucht werden müssen.

LG,
Bernhard

[Erbse1996]

Hallo Bernhard,

1) in der ordinalskalierten Skala "Einstellungen" gibt es insgesamt vier Abstufungen.

2) Ich habe in spss die Rohwerte von Depressivität berechnet (Summenscore) aber ich dachte ich müsste Kategorisierungen vornehmen um sicher zu gehen, dass ich die "gewünschten" Schüler erwische. Prinzipiell wäre ich auch offen für eine andere Herangehensweise, solange ich damit meine Forschungsfrage beantworten kann, ob die Intervention auch Schüler erreicht, die ein höheres Risiko (aufgrund der Merkmalsausprägungen haben). Deshalb muss ich ja irgendwie die Schüler, auf die das zutrifft "gruppieren". Da sich die verschiedenen Merkmale schon auch überschneiden, kann ich leider nicht jeden Schüler eindeutig einer Gruppe zuordnen. Ich hatte auch schon mal über eine Clusteranalyse nachgedacht aber das ist glaube ich dann mit den cut-offs ungünstig.

Ich habe bisher nur am Rande von sogenannten dummy-variablen gehört. Da werde ich mich mal reinlesen. Vielen Dank auf jeden Fall schon mal für den Input! )