multilevel Modell mit zeitinvarianten longitudinalen Daten

multilevel Modell mit zeitinvarianten longitudinalen Daten

Beitragvon Tugelbend » Fr 24. Mär 2023, 11:18

Hallo,

Ich habe noch nicht sehr viel Erfahrung mit multilevel Modellen und Mplus und bin mir deshalb unsicher, ob mein Ansatz angebracht ist.

Daher wäre ich für jede Hilfe und jedes Feedback sehr dankbar!

Ich habe Daten aus einem Experiment.
3 Gruppen von Teilnehmern haben jeweils 4 Trials durchlaufen in denen sie Lehvideos gesehen haben. Nach jedem Trial wurde ihre State-Motivation anhand von 4 Items gemessen. Am Ende des Versuches wurden alle Videos zusammen anhand von einer Skala bewertet und es wurde als Kontrollvariable die Trait-Motivation (4 Items) gemessen.
Ich möchte nun den Zusammenhang zwischen den Bewertungen der Videos und den State-Motivationsratings untersuchen. Gleichzeitig möchte ich für die Gruppenzugehörigkeit und die Trait-Motivation kontrollieren.

Ich habe dazu ein multilevel Modell spezifiziert, in dem die Ratings nach jedem Trial (level 1) in die einzelnen Versuchpersonen eingebettet (level 2) sind.
Ich interessiere mich insbesondere für den cross-level Einfluss des Videoratings (level 2) auf die State-Motivation (level 1)

Auf level 1 habe ich also eine latente abhängige Variable (State-Motivation) mit 4 Indikatoren. Zusätzlich möchte ich für die Nummer des Videos kontrollieren.
Auf level 2 habe ich das Videorating als unabhängige Variable und Gruppenzugehörigkeit und Trait-Motivatin als Kovariaten.

Die Daten liegen im long-Format vor.

Hier die entsprechende Mplus-Syntax:

Code: Alles auswählen
USEVARIABLE = ID !Individual
NIS !Videorating
StMoIt1-StMoIt4 !Item 1-4 der State-Motivation
TrMoIN1-TrMoIN4 !Item 1-4 der Trait-Motivation
video !Nummer des Videos
high mid; ! Gruppenzugehörigkeit als Dummy Kodierung
CLUSTER = ID;
WITHIN = video;
BETWEEN = TrMoIN1 TrMoIN2 TrMoIN3 TrMoIN4 NIS high mid;
MISSING=.;


DEFINE:
  high = 0;
  IF (group == 3) then high = 1;
  low = 0;
  IF (group == 1) then low = 1;
  mid = 0;
  IF (group == 2) then mid = 1;


ANALYSIS: TYPE= TWOLEVEL;

MODEL:
%WITHIN%
StMot BY StMoIt1-StMoIt4*(p1-p4);
StMot ON video;
%BETWEEN%
StMotB BY StMoIt1-StMoIt4*(p1-p4);
TrMot BY TrMoIN1-TrMoIN4;
NIS ON high mid;
StMotB ON NIS TrMot;


Ist dieses multilevel Model ein angemessener Ansatz, um meine Fragestellung zu beantworten? Wenn nicht, in welche Richtung sollte ich weiter schauen?
Ich habe auch über ein growth-model nachgedacht, ich bin jedoch nicht an einer zeitlichen Änderung interessiert und die State-Motivation ist über die Videos hinweg sehr stabil.
Darüber hinaus, bin ich mir unsicher, ob ich die Verwendung des long-Formats, so wie ich es spezifiziert habe, richtig ist.

Vielen Dank!
Tugelbend
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