STATISTIK-FORUM.de

[Nelly_S]

Hallo ihr lieben, bitte um Hilfe bei meiner DA,

Bei mir sieht es so aus:

Design: zweifache Kovarianzanalyse
AV: MAthematikleistung UV: ethnische Herkunft (2 Ausprägungen) und Versuchsbedingungen (EG (stereotype threat) und KG (kein))
Kovariate : fluide Intelligenz
Versuchsbedingung p=0.46 (also signifikant), der Rest ist nicht signifikant (WW etc.)

Jetzt meine Frage: Laut Literatur haben folgende Faktoren Einfluss darauf, ob Stereotype Threat erlebt wird: Mathematikidentifikation, Stigma-Bewusstsein, etc.
Wie beantworte ich am besten diese Frage.
Habe diejenigen jetzt als zusätzliche Kovariate eingefügt (wäre signifikant). Die Versuchsbedingung ist beim Einfügen der Kovariate MI dann nicht mehr signifikant (p=0.05) Wie ist die Interpretation genau?
Weiters habe ich die Faktoren (Matheidentifikation) auch dichotomisiert und als UV eingefügt. Wie ist hier Interpretation.
Habt ihr eine Idee wie ich das am besten machen kann?



Danke vielmals
lg Nelly

[PonderStibbons]

Ich muss gestehen, ich verstehe weder Dein theoretisches Modell, noch Dein statistisches
Modell, noch Dein Ziel, noch das konkrete Problem.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Nelly_S]

Hallo,
ich versuche es nochmal
habe bereits mit Chi Quadrat Tests geschaut, ob es signifikante Unterschiede in den Untergruppen bezüglich Mathematikidentifikation gibt. Wäre mal nicht signifikant bei Mathematikidentifikation. Regression ist ebenso nicht signifikant.

Nochmal zu meiner Frage, gibt es eine bessere Lösung mit welchem Verfahren ich das rechnen könnte. Also meine Frage wäre :
Gibt es Faktoren, die das Auftreten und Ausbleiben von Stereotype Threat erklären?
AV: MAthematikleistung
UV- - Versuchsbedingung (Stereotype threat vs. Kontrollgruppe)
- ethnische Zugehörigkeit (mit Migrationshintergrund und ohne MH)
Kovariable: logisches Denken (Störvariable)

Reagieren diejenigen SchülerInnen auf die Stereotyp-Aktivierung sensitiver, die eine
höhere Mathematikidentifikation aufweisen? (es sind jeweils ca. 50 Personen / Bedingung vertreten, insgesamt ca. 210 PErsonen)

Danke danke
lg Nelly

[PonderStibbons]

AV: MAthematikleistung
UV- - Versuchsbedingung (Stereotype threat vs. Kontrollgruppe)
- ethnische Zugehörigkeit (mit Migrationshintergrund und ohne MH)
Kovariable: logisches Denken (Störvariable)

Also, es gibt eine 2x2 Varianzanalyse plus Kovariate "logisches Denken"
(ieso logisches Denken aus der Mathematikleistung, mithin ein konstitutiver
Bestandteil von Mathematikleistung aus derselben herausgerechnet und
Mathematik-ohne-logisches-Denken als AV analysiert wird, erschließt
sich mir allerdings nicht auf Anhieb).

Reagieren diejenigen SchülerInnen auf die Stereotyp-Aktivierung sensitiver, die eine
höhere Mathematikidentifikation aufweisen?

Das wäre die Wechselwirkung Versuchsbedingung x Mathematikidentifikation.

Ich verstehe allerdings dann doch die Frage nicht

Nochmal zu meiner Frage, gibt es eine bessere Lösung mit welchem Verfahren ich das rechnen könnte.

- mit der (Ko-)Varianzanalyse lässt sich das doch umstandslos rechnen,
worin liegt die Beschwer?

lg

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Nelly_S]

[Pardon, habe diesen Beitrag versehentlich ediert statt nur darauf zu antworten.
P.]

[PonderStibbons]

Ist evtl. für sie eine "dumme" Frage (schließe ich aus ihrem "wtf" raus).

Das hat nichts mit der Frage zu tun. Das ist eine Reaktion auf "lg".

wenn man Mathematikidentifikation als Kovariate nimmt, werden WW gar nicht ausgerechnet also (Mathematikidentifikation x Versuchsbedingung)?

Kann man in anfordern, in SPSS zum Beispiel unter "Modell".

oder meinen sie soll ich die Matheidentifikation dichotomisieren und dann als UV miteinberechnen?

Nein, Dichotomisieren ist in aller Regel ein massiver Fehler.

Mit freundlichen Grüßen

[Nelly_S]

danke sehr, ich dachte ich darf das angepasste modell nur für die überprüfung der homogenität der Regressionskoeffizienten nehmen? Voraussetzung einer Kovarianzanalyse ist überhaupt erst dann gegeben wenn Regressionskoeffizienten homogen. Sprich wenn die WW von VB und MI in diesem Fall nicht signifikant ist. ?? ich werd verrückt

[PonderStibbons]

Du hast doch sowieso kein völlig experimentelles Design (Herkunft ist
nicht experimentell manipulierbar), ich sehe jetzt nicht, wieso ein
kontinuierlicher Prädiktor mit ungleichen Steigungen jetzt schaden sollte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Nelly_S]

ok. Ja da hast du Recht. Die letzte Frage: Also du meinst ich soll Angepasstes Modell anklicken und mir dann NUR die WW von Versuchsbedingung und Matheidentifikation ansehen und bei Terme konstruieren die Wechselwirkung auswählen? Korrekt?