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[Silkietta]

xxx

[PonderStibbons]

Verstehe ich dies richtig, dann sind es keine Kovariaten, sondern jedes Item ist wie die UV ein Faktor, den ich berücksichtige?

Kovariaten sind eigentlich alle Ko-Variablen. Die einen sind intervallskaliert, die anderen sind kategorial.

Also im Ergebnis käme dann beispielsweise heraus, dass die Gruppe (pal.-kur./nicht sig.) aber z. B. der Faktor "Schmerz" und hier dann jede Ausprägung einzeln aufgelistet?

Ich verstehe leider den gesamten Satz nicht, sind da versehentlich Teile gelöscht worden?

Die Depression und Angst wurden aus einem Fragebogen erfragt und bilden eben zwei verschiedene Konstrukte ab - Angst und Depression.

Das kann man je nach Kontext auch anders sehen, aber wenn es hier in dieser Weise
gesehen wird, ist es wohl ok. Spricht aber dann gegen eine MANOVA.

Daher gehe ich von keiner Korrelation (oder nur einer niedrigen) aus.

Du musst von nichts nur "ausgehen", wenn Du Daten hast, um es direkt zu prüfen.
Aber wie gesagt, wenn es konzeptuell so gesehen wird, Angst und Depression
getrennt aufzufassen, dann ist eine MANOVA ohnedies fehl am Platz.

Dann wäre meine Berechnung eine mehrfaktorielle Varianzanalyse (MANOVA).

MANOVA ist eine Multivariate Varianzanalyse, also eine mit mehr als einer abhängigen Variable.
Eine mehrfaktorielle Varianzanalysye mit 1 abhängigen Variable heißt abgekürzt englisch ANOVA.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Silkietta]

xxx

[PonderStibbons]

Ich hatte die Aussage, so verstanden, dass ich keine Kovarianzanalyse berechnen kann, da die Items nicht intervallskaliert sind? (siehe vorletzte Antwort). Nun lese ich, dass es egal ist ob intervallskaliert oder nicht - beide können als Kovariten/Kovariablen genommen werden...
In diesem Falle bei mir zwei ordinalskallierte Kovariaten.

Eine Kovarianzanalyse ist definiert als eine Varianzanalyse mit einer zusätzlichen intervallskalierten Variable.
Eine Kovariate im Kontext der Kovarianzanalyse ist eine intervallskalierte Variable. Das sind traditionelle
Bezeichnungen.

Ist die "Kovariate" (also die zusätzliche Variable) kategorial, nennt man die Analyse konventionell nicht mehr
Kovarianzanalyse. Dann ist das einfach eine Varianzanalyse mit mehreren Faktoren.

warum spricht es dann gegen eine MANOVA, wenn ich beide AV (Depression und Angst) gleich berücksichtigen würde, das wäre doch dann eine MANOVA?

Eine MANOVA rechnet man, wenn die abhängigen Variablen gemeinsam ein hypothetisches Konstrukt
operationalisieren. Du hast dargelegt, dass es sich hier um 2 verschiedene Konstrukte handelt, also
wäre MANOVA fehl am Platz, stattdessen zwei getrennte Varianzanalysen mit je 1 abhängigen Variable.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons