Mixed models -Messwiederholung mit untersch. Messzeitpunkten

Distanzmaße, Diskriminanzanalyse, graphische Analysen etc.

Mixed models -Messwiederholung mit untersch. Messzeitpunkten

Beitragvon groselu » Mi 6. Apr 2022, 12:46

Hallo!

Ich habe die Daten eine Studie mit hierarchischen longitudinalen Daten. Es handelt sich um Schüler, die in Klassen und Schulen gruppiert sind. Es gibt zwei Gruppen. Eine Gruppe hat eine Intervention erhalten (Interventionsgruppe, IG), die andere nicht (Kontrollgruppe, KG).

Nun habe ich leider eine unterschiedliche Anzahl an Messungen in der IG und KG und bin unsicher, wie man statistisch am besten damit umgeht.

Folgende Messungen haben stattgefunden:
Interventionsgruppe: Prä (T0), nach einer Woche Intervention + Post-Messung (T1), nach 6 Monaten Follow-Up (T2)
Kontrollgruppe: Prä (T0) , nach 6 Monaten Follow-up (T2).

Laut Studiendesign wurde auf die T1 Messung nach einer Woche bei der Kontrollgruppe aus ökonomischen Gründen verzichtet, weil man davon ausging, dass sich ohne Intervention in einer Woche in den Zielvariablen nichts verändert haben wird.

Nun möchte ich mit den Daten ein "mixed effects model" (mixed Befehl) mit SPSS berechnen. Ich möchte für zufällige Effekte der hierarchischen Datenstruktur kontrollieren und die fixen Effekte der Intervention vs. Kontrolle über die Zeitpunkte errechnen. Mich interessieren dabei sowohl die kurzfristigen Effekte in der IG (T0-T1) als auch die langfristigen Effekte in der IG verglichen mit der KG (T0-T2).

Ist es ein Problem, dass die KG nur 2 Messungen hat? Mein statistisches Verständnis dafür ist leider nicht so tief, dass ich die Implikationen ganz nachvollziehen kann.

Ich hatte da 3 Ideen:
- die Ergebnisse von T0 bei der KG auf T1 zu kopieren (da sich nach unserer Annahme kaum was geändert hat); Nachteil: Effekte durch Messwiederholung bzw. Schwankungen zwischen den Messungen werden nicht beachtet
- für die IG eine Prä-Post Vergleich der kurzfristigen Effekte mit einem separaten Modell ohne KG zu errechnen; nur die langfristigen Effekte mit einem Modell mit beiden Gruppen errechnen
- nichts zu tun und ein einziges gemischtes Modell mit allen Gruppen und Messzeitpunkten zu berechnen; signifikante Effekte vom Messzeitpunkt sollten mit verraten, ob es Unterschiede zwischen T0 und T1 in der IG gibt (obwohl die KG gar kein T1 hat und dort alles leer ist).

Was stimmt davon am ehesten, was wäre am wenigsten verfälscht?

Ich freue mich sehr über Aufklärung/Ideen oder Empfehlungen!

Vielen Dank
groselu
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Re: Mixed models -Messwiederholung mit untersch. Messzeitpun

Beitragvon bele » Mi 6. Apr 2022, 13:44

Hallo groselu,

ich bin mit hierarchischen Modellen unerfahren, nimm das folgende also mit Vorsicht, mehr als Denkanregung denn als Ansage.

die Ergebnisse von T0 bei der KG auf T1 zu kopieren (da sich nach unserer Annahme kaum was geändert hat)

Das wäre so etwas wie eine selbsterfüllende Prophezeiung: Ihr nehmt ganz überwiegend die gleichen Daten und werdet feststellen, dass sich an den Daten nichts ändert, wenn man die gleichen Daten nimmt. Dieser Teil hilft nicht weiter. Zugleich erhält das Modell falsche Information und nimmt eine hohe Gewissheit für die fehlende Veränderung zwischen T0 und T1 an, die in Wirklichkeit nicht besteht.

für die IG eine Prä-Post Vergleich der kurzfristigen Effekte mit einem separaten Modell ohne KG zu errechnen; nur die langfristigen Effekte mit einem Modell mit beiden Gruppen errechnen

Du hast nicht geschrieben, wieviele Teilnehmer überhaupt untersucht wurden. Ich unterstelle mal, dass 2 sehr viel kleiner ist als n. Dann brauchst Du auch nicht versuchen, aus den zwei Beobachtungen viel Wissen zu ziehen. Die T1-Messungen aus der Interventionsgruppe kann man ja deskriptiv gesondert darstellen, für den Gruppenvergleich dürften sie nichts liefern. Dieses Vorgehen ist ehrlich und es ist in der Arbeit leicht zu erklären.

nichts zu tun und ein einziges gemischtes Modell mit allen Gruppen und Messzeitpunkten zu berechnen; signifikante Effekte vom Messzeitpunkt sollten mit verraten, ob es Unterschiede zwischen T0 und T1 in der IG gibt (obwohl die KG gar kein T1 hat und dort alles leer ist).

Was kann passieren, wenn Du das machst? Entweder, es kommt ein Koeffizient mit sehr großem Standardfehler heraus, dem Du entsprechend wenig Bedeutung beimessen solltest, oder Dein Computer beschwert sich, dass irgendwas unterspezifiziert ist udn wirft erst gar einen Koeffizienten aus. Dann kannst Du das entweder entsprechend im Ergebnisteil beschreiben oder auf die Lösung mit nur T0 und T2 zurückfallen.

HTH,
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Re: Mixed models -Messwiederholung mit untersch. Messzeitpun

Beitragvon groselu » Fr 8. Apr 2022, 12:54

Hallo Bernhard,

danke für deine Antwort und für die Denkanregung!

In beiden Gruppen waren ca. je 350 Teilnehmer. Ich denke schon, dass ich damit eine T0-T1 Vergleich mit der Interventionsgruppe allein rechnen kann. Nur ist es dann kein "kontrollierter Vergleich", da die Kontrollgruppe da eben keine Messung hatte. Das könnte ich dann natürlich entsprechend diskutieren.

Es wäre also deiner Meinung nach nicht grundsätzlich falsch, wenn ich den Vergleich für T0-T1 separat und nur in der Interventionsgruppe rechne und den Vergleich T0-T2 mit beiden Gruppen (in einer Datei ohne die T1 Messung)? Immer nur als Denkanregung und ohne Gewahr :)

Grüße,

Selene
groselu
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Re: Mixed models -Messwiederholung mit untersch. Messzeitpun

Beitragvon bele » Fr 8. Apr 2022, 14:48

Hi,

groselu hat geschrieben:Es wäre also deiner Meinung nach nicht grundsätzlich falsch, wenn ich den Vergleich für T0-T1 separat und nur in der Interventionsgruppe rechne und den Vergleich T0-T2 mit beiden Gruppen ([...])?


Das sind doch zwei verschiedene Fragestellungen: "Was passiert in der Interventionsgruppe über die Zeit?" und "Werden die Veränderungen bis T2 durch die Intervention erklärt?". Ich sehe keinen Grund, warum man zwei verschiedene Fragen nicht zwei verschiedene Rechnungen anstellen sollte, solange jeweils alle Informationen berücksichtigt werden, die pro Fragestellung vorhanden sind.

LG,
Bernhard
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