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[koernerbrot]

Hallo zusammen!

In meinem Experiment gibt es between subjects und within subjects Variablen und eine Kovariate wurde erhoben. Die Teilnehmer haben zwei Text gelesen und Fragen dazu beantwortet, ein Text hat dabei zu ihren Überzeugungen gepasst und einer nicht. Die eine Hälfte hatte dabei auch falsche Aussagen in den Texten enthalten, die andere Hälfte nicht.

between subjects: eine Variable (A: falsche Aussagen enthalten(n=40) vs. keine falschen Aussagen enthalten (n=36)) - 2 Stufen
within-subjects: eine Variable (B: Text passt zu Überzeugung oder nicht) - 2 Stufen
metrische Kovariate Motivation
Abhängige Variable: Textverstehen in den beiden Texten
Als Kontrollfaktoren wurden zwei weitere Variablen (Thema und Reihenfolge) in die Analyse mit aufgenommen mit jeweils 2 Stufen.

Ich habe einen signifikanten Haupteffekt der Variable (B: Text passt zu Überzeugung vs. nicht) ((F(1,66) = 14,492, p < .001, ηp2 = .180)) aber keine weiteren signifikanten Haupteffekte oder Interaktionen.
Bei den paarweisen Vergleichen (mit Sidak Korrektur aber auch ohne) wird der Unterschied durch Variable B allerdings nur auf einer Stufe der Variable A signifikant (nur wenn keine falschen Aussagen enthalten waren).
Könnte man das als Interaktion interpretieren oder wie kann man das sonst interpretieren?

Vielen herzlichen Dank schon mal für alle Antworten!

[PonderStibbons]

Bei den paarweisen Vergleichen

Warum und wozu rechnest Du diese?
Und wie rechnst Du sie?

wird der Unterschied durch Variable B allerdings nur auf einer Stufe der Variable A signifikant (nur wenn keine falschen Aussagen enthalten waren).

D.h. p=0,0499 versus p=0,0500?

Könnte man das als Interaktion interpretieren

Nein. Der Unterschied zwischen signifikant und nicht-signfikant ist nicht signifikant.

Wie Du die Ergebnisse Deiner Analysen interpretierst, hängt im Wesentlichen von Deinen Fragestellungen für diese Analysen ab.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[koernerbrot]

Danke für die Antwort!

Warum und wozu rechnest Du diese?
Und wie rechnst Du sie?

Eine der Hypothesen war, dass der Unterschied im Textverstehen zwischen dem Text, der zu den Überzeugungen passt und dem, der nicht zu den Überzeugungen passt, verringert ist in der Gruppe, deren Texte auch falsche Aussagen enthalten, dass es hier also eine Interaktion gibt. Deshalb wollte ich mir anschauen, ob es hier einen Unterschied auf den Stufen von Variable A gibt, auch wenn die Interaktion in der ANCOVA nicht signifikant wird und ob man diesen evtl. mit berichten sollte. Ich habe davor unterschiedliche Aussagen dazu gelesen, ob man post hoc Tests auch für nicht signifikante Interaktionen durchführen sollte.
Ich berechne eine mixed design ANCOVA in SPSS und die verwendete Syntax für den paarweisen Vergleich ist /EMMEANS=TABLES(F1*KIK) COMPARE(KIK) ADJ(SIDAK) über geschätzte Randmittel.

D.h. p=0,0499 versus p=0,0500?

Der Unterschied ist p<.001 zu p=.079. Könnte man es dann so verstehen, dass er zu gering ist für eine signifikante Interaktion in der ANCOVA?

Vielen Dank schon mal!

[PonderStibbons]

Eine der Hypothesen war, (...) dass es hier also eine Interaktion gibt. Deshalb wollte ich mir anschauen, ob es hier einen Unterschied auf den Stufen von Variable A gibt, auch wenn die Interaktion in der ANCOVA nicht signifikant wird

Du untersuchst, ob eine Interaktion vorliegt und kannst dies nicht bestätigen.
Das "deshalb..." ist von daher nicht stimmig und letztlich auch bedenklich, als
eine Form von data dredging.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons