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Festlegen einer "Teilnehmer-ID-Spalte" in JASP?

BeitragVerfasst: So 28. Jan 2024, 15:03
von Dexterama
Hallo alle,
ich bin nicht allzu vertraut mit statistischen Begriffen, aber ich hoffe ich kann mein Anliegen einigermaßen verständlich artikulieren: Ich möchte eine ANCOVA in JASP durchführen. Dazu habe ich eine Excel-Tabelle erstellt, in der es für jede/n Proband/in mehrere Zeilen gibt - anders ist die Tabelle m. E. nicht umsetzbar. Nun verstehe ich es so, dass JASP by default jede Zeile als neuen Probanden versteht. Ich habe eine Spalte für die Teilnehmer-ID in der Tabelle - da es 18 Werte pro Proband/in gibt, steht da jetzt jede ID 18x untereinander. Gibt es eine Möglichkeit, JASP beizubringen, dass es sich jeweils im ein und denselben Proband handelt bei gleicher Teilnehmer-ID? Oder ist das gar nicht notwendig?
Sehr viel Danke im Voraus!
Dexterama

edit.: Ich habe die Variable "Teilnehmer-ID" jetzt als nominalskalierte Variable festgelegt. Ist das evtl. schon ausreichend?

Re: Festlegen einer "Teilnehmer-ID-Spalte" in JASP?

BeitragVerfasst: So 28. Jan 2024, 16:15
von bele
Hier ist leider niemand regelmäßig unterwegs, der viel mit JASP macht. Ich würde denken, dass Du noch beschreiben musst, ob das 18 verschiedene Unabhängige oder 18 Messwiederholungen der Abhängigen an gleichen Teilnehmern sind. Letzteres wäre dann eine Messwiederholungs-AnCova

Wenn JASP Messwiederhoöungsanalysen anbietet, dann kann man da bestimmt auch irgendwo die Teil ehmer-ID eintragen. Das Einstellen des Skalenniveaus allein wird sicher nicht reichen.

Re: Festlegen einer "Teilnehmer-ID-Spalte" in JASP?

BeitragVerfasst: So 28. Jan 2024, 16:17
von PonderStibbons
in der es für jede/n Proband/in mehrere Zeilen gibt - anders ist die Tabelle m. E. nicht umsetzbar.

Das wäre allerdings sehr ungewöhnlich, wenn es nicht auch anders ginge.
Gibt es eine Möglichkeit, JASP beizubringen, dass es sich jeweils im ein und denselben Proband handelt bei gleicher Teilnehmer-ID?

Für eine Kovarianzanalyse nicht. Du müsstest es bei dieser Datenstruktur
als Mehrebenenmodell (Mixed Model) rechnen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons