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Hallo! Ich habe Schwierigkeiten, ein Ergebnis zu interpretieren und würde da gerne um Hilfe bitten!

Ich möchte mir anschauen, ob die Frequenz der Internetnutzung die Effektivität einer Intervention in einem longitudinalen (pre - post) Gruppenvergleich (Intervention vs. Kontrolle) in Bezug auf die Symptomstärke (je höher ybocs-pre/post, desto stärker die Symptome) moderiert. Das Modell sieht so aus:

UV: Gruppe (1 = Intervention / 2 = Kontrolle), Internetnutzung (1 = über 5h / 2 = unter 5h), ybocs_pre (Symptomstärke vor Behandlung; intervallskal.), Gruppe * Internetnutzung

AV: ybocs_post (Symptomstärke nach Behandlung; intervallskal.)

Zwischensubjekteffekte:

Gruppe*Internetnutzung F(4,77) = 6.188; p = .015; ηp2 = .07

Die Interaktion Gruppe*Internetnutzung wird signifikant. Ich frage mich nun, wie die Regressionskoeffizienten zu interpretieren sind, d.h. in welche Richtung geht der Effekt: Wirkt die Intervention bei Personen besser, die das Internet über 5h oder unter 5h nutzen?

Parameterschätzer:

Konstanter Term: b = -4,090
Gruppe 1: b = 8,539
Gruppe 2: b = 0
Internetnutzung: b = 1,842
Gruppe 1*Internetnutzung: b = -4,674
Gruppe 2*Internetnutzung: b = 0
ybocs_pre: b = 0.901


(Und stimmt es, dass in SPSS bei einer Regressionsanalyse der niedrigere Wert auf 0 fixiert wird und in einer ANOVA der höhere?)

Für Hilfe wäre ich sehr dankbar!

Stell doch mal die 4 Gleichungen auf (Gruppe 1 bzw. Gruppe 2 mit über 5 bzw. unter 5).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Parameterschätzer
Abhängige Variable: ybocs_post
Parameter RegressionskoeffizientB

Konstanter Term -,406
[Gruppe_pp=1] -,808
[Gruppe_pp=2] 0a
[Intnutz=1] -1,842
[Intnutz=2] 0a
[Gruppe_pp=1] * [Intnutz=1] 4,674
[Gruppe_pp=1] * [Intnutz=2] 0a
[Gruppe_pp=2] * [Intnutz=1] 0a
[Gruppe_pp=2] * [Intnutz=2] 0a
ybocs_pre ,901
a. Dieser Parameter wird auf Null gesetzt, weil er redundant ist.

Gruppe 1 = Intervention
Gruppe 2 = Kontrolle
Intnutz 1 = über 5h
Intnutz 2 = unter 5h

1) Den output im Anhang interpretiere ich jetzt so, dass hohe Internetaffinität die Wirksamkeit der Online-Intervention verringert? Ich bin da etwas verunsichert, weil das eher kontraintuitiv ist...

2) Und wie kann es sein, dass die Haupteffekte bzw die direkten Effekte negativ gepolt sind (bzw. die Interventionsgruppe hat geringere post-Symptome und die "über 5h Internetnutzer" haben geringere post-Symptome), aber die Interaktion bzw die "über 5h Internetnutzer" in der Interventionsgruppe haben höhere post-Sympotme?

Hi,

- n1?
- n2?
- Was ist bei dir die Kovariate im Modell?

Gruß
S.

- n1 = 33, n2 = 49
- Kovariate ybocs_pre ist die Symptomstärke zur baseline um mögl. Verzerrungen durch Regression zur Mitte zu korrigieren

Hi,

- womöglich betrifft das eine SPSS-Anwendungsfrage
- die Möglichkeiten bei den Linearen Modell sind schließlich umfangreich
- ggfs fehlt die oder eine konkrete Fragestellung

Gruß
S.