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Hallo,

ich sitze seit einigen tagen an der Planung einer Studie und dessen statistische Auswertung und komme leider mit meinem Wissen nicht weiter. Deswegen wollte ich es gerne hier probieren:

Der Versuchsaufbau meiner Studie ist wie folgt:

ich habe eine Stichprobe (N=20), bei der ich eine Intervention durchführe und dann mit einem einachen Prä-Post-Vergleich schauen möchte, ob die Intervention zu einer signifikanten Verändeurng der AV geführt hat (AV = Lebenszufriedenheit). Eine Vergleichgruppe gibt es nicht.

Des Weiteren möchte ich schauen, welche Vorraussetzungen in den Personen gegeben sein müssen, damit der Effekt zustande kommt (beispielsweise Wissensstand, Werteorientierung der Person). Ich möchte also gern im nachhinein mögliche Erklärungsansätze erkennen, warum die Intervention bei der einen Personen einen Effekt hat und bei der anderen nicht. Beispielsweise könnte der Effekt abhängig sein von dem Wissensstand der Person oder dessen Werteorientierung im Leben.

Für mich klingt das ganze nach einer Interaktionshypothese und ich wollte dann eine Mehrfaktorielle ANOVA rechnen um den Haupteffekt und den Effekt der Bedingung und deren Interaktion zu untersuchen. Nun sind aber meine Variablen (Wissensstand, Werteorientierung) nicht dichotom, sondern metrisch. Nun bin ich mir unsicher, ob ich mir damit überhaupt einen Interaktionseffekt anschauen kann mit einer ANOVA.

Falls ihr mir bei meiner Versuchsplanung helfen könnt bzw. Alternativvorschläge habt, würde ich mich sehr freuen!! Viele Grüße! :)

Bei experimentellen Interventionen ohne Kontrollbedingungen
gehen manche Formulierungen nicht.

teresah hat geschrieben:mit einem einachen Prä-Post-Vergleich schauen möchte, ob die Intervention zu einer signifikanten Verändeurng der AV geführt hat

"führen zu"="hat verursacht". Realistischer wäre: Ob sich die Lebenszufriedenheit zwischen prä und post verändert hat (aus welchen Gründen auch immer).

Des Weiteren möchte ich schauen, welche Voraussetzungen in den Personen gegeben sein müssen, damit der Effekt zustande kommt (beispielsweise Wissensstand, Werteorientierung der Person).

Jetzt behauptest Du erneut einen kausalen Effekt, das ist schwer zu begründen.

Ich möchte also gern im nachhinein mögliche Erklärungsansätze erkennen, warum die Intervention bei der einen Personen einen Effekt hat und bei der anderen nicht. Beispielsweise könnte der Effekt abhängig sein von dem Wissensstand der Person oder dessen Werteorientierung im Leben.

Das wird bei n=20 aber schwierig. Jedenfalls, das wäre eine Moderatoranalyse. Du kannst dafür
eine gemischte Varianzanalyse rechnen mit einem Messwiederholungsfaktor prä/post und einem
oder mehreren weiteren Prädiktoren wie z.B. Wissenstand. Die Wechselwirkung aus Wissenstand
und Messwiederholung repräsentiert, ob die Veränderung von prä zu post je nach Wissenstand
unterschiedlich groß ist. Das Vorgehen lässt sich mit kategorialen oder auch mit intervallskalierten
Moderatoren realisieren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Vielen herzlichen Dank für deine schnelle und serh hilfreiche Antwort! Ich bin mir natürlich darüber bewusst, dass der Umfang der Stichprobe für eine Moderationsanalyse nicht optimal ist, jedoch geht es um eine sehr aufwendige Intervention, weswegen eine größere Stichprobe vorerst leider nicht möglich ist.

VG!

Eventuell wäre angesichts der Stichprobengröße ein robusteres Vorgehen zu bevoruzugen.
Du könntest die individuellen prä-post-Differenzen berechnen und sie mit den Moderatoren
in Beziehung setzen. Das würde die Verwendung "nonparametrischer" Verfahren wie
Spearman-Korrelation oder U-Test (je nach Skalenniveau des Moderators) ermöglichen.

Das klingt auch nach einem guten Vorschlag vielen Dank. Nur damit ich es sicher richtig verstehe: Dann würde ich mir quasi die Korrelationen zwischen den Differenzen und dann jeweils einer anderen Variable anschauen und dann einfach mehrere Korrelationen berechnen um die 4 möglichen Moderatoren zu untersuchen?