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[Silkietta]

xxx

[PonderStibbons]

(z. B. Depression zu 2 Messzeitpunkten -
diese AV ist ordinal (überhaupt nicht..... mit insgesamt vier Stufen).

Nur 1 Item, um Depression zu messen? Lassen sich mehrere Items zur Gesamtbelastung summieren?

Und was heißt "zu 2 Messzeitpunkten", willst Du diesen Umstand in der Analyse berücksichtigen, oder
sollen es 2 getrennte Analysen sein, eine zu t1 und eine zu t2?

Nebenbei, Stichprobengröße ist nicht angegegeben.

Kann ich diese beiden Items als Kovariaten einbeziehen?

In einer ordinalen Regression womöglich.

Geht dies mittels Messwiederholten Varianzanalyse und den Kovariaten/ also zwei einzelnen Items?

Grundsätzlich geht das, nur sind Deine Kovariaten anscheinend ordinal, das muss man berücksichtigen.

* noch eine Anmerkung die ordinalen Angaben sind nicht normalverteilt -

Das ist aber doch keine sinnvolle Aussage... die können weder normal noch nichtnormal verteilt sein...

die intervallskallierten Daten schon.

Sind sie normalerweise nicht. Ich vermute, die Stichprobe ist nicht allzu groß?
Aber egal, die Verteilung der abhängigen Variable interessiert doch im ALM nicht,
allenfalls (bei sehr kleinen Stichproben) die Verteilung der Residuen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Silkietta]

xxx

[PonderStibbons]

* nein Depression wurde mit einer Subskala gemessen (ordinal)

Pardon, das verstehe ich jetzt nicht. Mit 1 Item oder mit mehreren Items, deren Werte summiert werden?
Was ist das denn für ein Messinstrument, das in der Studie verwendet wird, woher stammt es, wie ist es
aufgebaut?

*die Items beziehen sich nicht auf Depression, sondern erfragten das subj. Wohlbefinden (Schmerzen, Energiemangel) und gehören zu einem anderen Fragebogen, beidem die anderen Items allerdings nicht relevant sind

Das irritiert mich jetzt - misst Du nun Depressivität oder nicht? Und wie gesagt, können mehrere Items summiert werden?

*ich möchte gerne beides (zwischen den Gruppen/ jeweils ein Messzeipunkt; t1 dann t2)
*aber auch die Veränderung über die Zeit (innerhalb der Gruppen)

Wie lautet die genaue Fragestellung, die beide Messzeitpunkte einbezieht? Und inwiefern "innerhalb der Gruppen", sollen da an einer Stelle die Gruppen völlig separat analysiert werden?

* das normalverteilte bezog sich darauf, dass man bei grossen Stichproben auch diese als intervallskalliert betrachten kann (habe ich zumindest schon einige Male gelesen)

Das ganz sicher nicht, da ist irgendwo ein großes Missverständnis. Erstens ändert es doch nichts am Skalenniveau, wenn eine Stichprobe größer wird. Zweitens, falls das gemeint sein sollte, werden Daten nicht mit einem Mal normalverteilt, wenn die Stichprobe größer wird. Es verhält sich lediglich so, dass bei ausreichend großen Stichproben die Analysen robust (zuverlässig) sind, auch wenn nichtnormalen Verteilungen (der Residuen, nicht der Rohwerte der abhängigen Variable übrigens) vorliegen.

Welches Verfahren würde sich hierfür eignen?

Ich weiß noch nichteinmal, worin eine abhängigen Messungen bestehen, wie soll ich da Verfahren empfehlen?
Beschreibe doch einmal im Zusammenhang Deine Studie - also Thema, Fragestellungen, Stichprobenrekrutierung, Erhebungsdesign, konkret welche Messungen vorgenommen wurden, was mit den Ergebnissen weiter passieren soll.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Silkietta]

xxx

[PonderStibbons]

Wenn Depression mit mehreren vierstufigen Items gemessen wurde, kann man die Summe vermutlich als intervallskaliert verwenden. Die Analyse kann über eine Varianzanalyse für Messwiederholungen erfolgen, Messwiederholungsfaktor "Messzeitpunkt" mit den Stufen t1 und t2, Zwischensubjektfaktor "Gruppe", zusätzlich "Schmerz" (als Zwischensubjektfaktor, da vierstufig ordinal).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Silkietta]

xxx

[PonderStibbons]

Müsste ich davor noch irgendwelche Prüfungen machen, sprich schauen ob sonstige Voraussetzungen gegeben sind?

Womöglich.

Ja die Subskalen sind intervallskaliert - aber eben nicht normalverteilt - ist das egal?

Dazu habe ich bereits etwas geschrieben.

was sage ich aus, wenn z. B. die Interaktionen nicht signifikant sind, aber ich entdecke einen signifikanten Haupteffekt z. B. von Schmerz?

Dann hängt der Depressionslevel über beide Zeitpunkte hinweg vom Schmerz ab, die Veränderung der Depression hingegen nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Silkietta]

xxx

[PonderStibbons]

Ich habe nun von meiner Betreuerin die Rückmeldung bekommen doch keine Messwiederholung zu berücksichtigen, sondern die einzelnen Zeitpunkte separat zu betrachten.

Eigenartiger Vorschlag. Jede Person als ihre eigene statistische Kontrolle zur Verfügung zu haben,
stärkt die statistische power immens.

Wäre dies eine einfaktorielle Varianzanalyse mit 2Kovariaten - ANCOVA? (Items als Kovariaten, Gruppe als UV und Belastung (2x) als AV?

Ordinalskalierte Items können keine intervallskalierten Kovariaten (im SPSS-Sprech) sein,
demnach wären die Items vierstufige Faktoren.

Sollte ich die abhängigen Variablen jeweils als separates Modell berechnen oder gleich beide zusammen und hieraus quasi ein komplexes Modell erstellen?

Das hängt vom Erkenntnisinteresse, der Fragestellung und den theoretischen Annahmen ab.
Eine gemeinsame Analyse für beide AVs (=MANOVA) beruht auf der Annahme, dass beide AVs
gemeinsam ein hypothetisches Konstukt operationalisieren. Zudem sollten die beiden Variablen
weder sehr niedrig korrelieren (in dem Fall operationalisieren sie anscheinend kein hypothetisches
Konstrukt gemeinsam) noch sehr hoch (Redundanz).

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons