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[sbue]

Hey alle!
Ich bin mir gerade unsicher, wie ich folgendes Problem löse:

Ich habe 2 Gruppen, die ich aufgrund eines Tests eingeteilt habe (0-10=Gruppe 1, 11-20=Gruppe 2). Dann habe ich ein eine AV, die zu drei Zeitpunkten gemessen worden ist.
Voraussetzungen für Anova sind erfüllt, so dass ich zunächst eine 2 faktorielle (Gruppe, Messwdh) mit Messwdh. gerechnet habe.

Dann habe ich mir überlegt, ob ich irgendwie eine Regression rechnen sollte, also keine 2 Gruppen, sondern eine UV von 0-20. Allerdings kann ich das doch dann nur für jeweils eine AV machen, oder? Also die Messwdh. kann nicht berücksichtigt werden.

Gibt es die Möglichkeit, den Zusammenhang zwischen der nicht-kategorialen UV und der Veränderung über die Zeit zu untersuchen?

Danke für Eure Hilfe, Ideen, Vorschläge...

[PonderStibbons]

Du verwendest das als Kovariate statt es zu dichotomisieren
und modellierst auch die Wechselwirkung mit dem Mw-Faktor,
falls Dein Programm das nicht automatisch macht.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[sbue]

Hi!
Vielen Dank zunächst für die Antwort.

Zur Umsetzung (in SPSS):
Heißt das, dass ich dann über Analyze --> General Linear Model --> Repeated Measures gehe und dann keinen Between-Subject Factor definiere, sondern nur die Kovariate? Wäre das alles?

Schöne Grüße!

[sbue]

Denn, was ich nicht verstehe:

Die Kovarianzanalyse rechnet ja den Einfluss einer Kovariate heraus, sprich, in meinem Fall würde ich untersuchen, inwiefern sich die Gruppen unterscheiden, wenn alle den gleichen Testwert hätten (wenn der Testwert die Kovariate wäre). Was ja Quatsch ist, weil die Gruppen schließlich auf dem Testwert beruhen. Das einzige, was ich dadurch mache, ist den Gruppeneffekt zu eliminieren - und genau das passiert logischerweise auch.

Könnte mir das jemand noch mal erklären?

[PonderStibbons]

Ein Testwert verwandelt sich nicht magischerweise in etwas völlig anderes,
wenn man ihn statt als dichotomisierten Faktor einfach als intervallskalierte
Variable (technisch in SPSS: "Kovariate") verwendet. Und vice versa. Im
"Modell"-Fenster muss allerdings die Wechselwirkung von Hand angefordert
werden.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[sbue]

Hey,

Mir ist klar, dass das dichotomisieren keinen NEUEN Wert aus dem Nichts zaubert. Eben deshalb verstehe ich auch nicht, was Du meinst. Macht für mich irgendwie gerade keinen Sinn, als between-factor Gruppe zu haben und dann die das Gruppenzuordnungskriterium als Kovariate aufzunehmen.

[PonderStibbons]

Wer redet denn von zusätzlich? Stattdessen natürlich.
Dichotomisierung ist so gut wie immer schädlich und die
ursprüngliche Variable ist dem fast immer vorzuziehen.

Mit freundlichen Grüßen

P.