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Versuchsplanung, wie viele Faktoren hat dieses Design ?

BeitragVerfasst: Di 20. Feb 2024, 17:25
von statistiknochecker
Also wir haben eine Studie durchgeführt und hatten 2 Gruppen, die randomisiert in folgende Bedingungen zugeteilt wurden: mit Zeitdruck und ohne Zeitdruck, deshalb habe ich ja ein between-subject design.
Zeitdruck ist auch meine unabhängige Variable und ich habe eine weitere UV und zwar die Eigenschaftsausprägung A, diese erfasse ich mit einem Fragebogen.
Die Ausprägung dieser Eigenschaft hat einen numerischen Wert zwischen 0 und 1 und ich habe keine Einteilung in hoch/niedrig vorgenommen.
Meine abhängige Variable ist die Beurteilung einer Handlung in absichtlich/versehentlich. Ich gehe davon aus, dass es einen Zusammenhang zwischen der Eigenschaftausprägung A und dieser Beurteilung gibt. Ebenso denke ich, dass der Zeitdruck eine Rolle spielen wird und evtl unter Zeitdruck eher auf Absicht geschlossen wird. Habe ich jetzt ein 2x2 Design (Zeitdruck und Eigenschaftsausprägung A) oder ein 1x2 Design (nur mit Zeitdruck) ?

Re: Versuchsplanung, wie viele Faktoren hat dieses Design ?

BeitragVerfasst: Di 20. Feb 2024, 18:09
von bele
Hallo,

Ich bin mir unsicher, ob es hier eine einheitliche Nomenklatur gibt. Eindeutig ist, dass Du hier nur einen Faktor manipulierst, die andere Größe wird ja nur beobachtet und hat auch keine Stufen.
Wenn es Dir eigentlich nur um den Zeitdruck geht und die Eigenschaft nur am Rande zu Kontrolle benutzt wird könnte man das vielleicht einen Einfaktoriellen Versuchsplan nennen. Ansonsten müsste man überlegen, ob man das überhaupt einen faktoriellen Versuchsplan nennt. Je nachdem, wie wichtig der beobachteten Anteil der Studie ist.
Das ist aber meine Privatnomenklatur, vielleicht gibt es auch eine kanonische Lösung, die ich einfach nicht kenne.

GLG, Bernhard

Re: Versuchsplanung, wie viele Faktoren hat dieses Design ?

BeitragVerfasst: Di 20. Feb 2024, 20:07
von PonderStibbons
Die Ausprägung dieser Eigenschaft hat einen numerischen Wert zwischen 0 und 1 und ich habe keine Einteilung in hoch/niedrig vorgenommen.

Dichotomisieren von kontinuierlichen Größen sollte man in aller Regel tunlichst unterlassen,
es vernichtet Informationen und kann zu unsinnigen Ergebnissen führen. Du kannst sowas ohne
weiteres als kontinuierliche Kovariate (Varianzanalyse) oder einfach als Prädiktor (lineare
Regression) einfügen, in beiden Fällen samt Wechselwirkung mit der anderen UV.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons