Robustness Test bei MANCOVA
Verfasst: Mi 29. Dez 2021, 17:46Hallo zusammen,
ich habe in einem Online-Experiment drei verschiedene Gruppen gebildet, die sich alle in einen Sachverhalt reinversetzen sollten und dann nach entsprechender Manipulation insgesamt 4 Variablen abgefragt (Autonomie, wahrgenommener Support, Psychologische Kosten und Arbeitszufriedenheit). Außerdem wurden diverse Kontrollvariablen erhoben, die Einfluss auf die Gruppenunterschiede haben könnten.
Meine Hypothesen sind zum einen, dass sich Autonomie, wahrgenommener Support und psychologische Kosten in den Gruppen unterscheiden und zum anderen, dass die Manipulation über diese Unterschiede einen indirekten Effekt auf die Arbeitszufriedenheit haben kann.
Analysiert habe ich den ersten Hypothesenteil (Gruppenunterschiede) mit einer MANCOVA, anschließend Bonferroni Post-hoc um die Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen zu sehen.
Für den zweiten Teil der Hypothesen (indirekte Effekte) habe ich mit PROCESS eine Mediation mit kategorialer X-Variable (Experimentalcondition) gerechnet.
Nun wurde ich gefragt, ob ich dazu nicht noch Robustness Tests durchführen könnte. Leider ist das für mich komplett neues Terrain und mir fehlt gerade ein bisschen ein Anfang.
Welche Robustness Tests könnte ich für meine Analysen rechnen und welcher Sinn wird generell dabei verfolgt?
Bislang habe ich mir angelesen, dass man ja verschiedene Annahmen trifft bei der Auswahl der Analyse (Bei der MANCOVA z.B. multivariate Normalverteilung) und der Robustness Test veranschaulichen soll, wie sich die Ergebnisse ändern wenn diese Annahmen eben nicht erfüllt wären. Aber muss man das dann für jede einzelne Annahme rechnen?
Vielen Dank!
ich habe in einem Online-Experiment drei verschiedene Gruppen gebildet, die sich alle in einen Sachverhalt reinversetzen sollten und dann nach entsprechender Manipulation insgesamt 4 Variablen abgefragt (Autonomie, wahrgenommener Support, Psychologische Kosten und Arbeitszufriedenheit). Außerdem wurden diverse Kontrollvariablen erhoben, die Einfluss auf die Gruppenunterschiede haben könnten.
Meine Hypothesen sind zum einen, dass sich Autonomie, wahrgenommener Support und psychologische Kosten in den Gruppen unterscheiden und zum anderen, dass die Manipulation über diese Unterschiede einen indirekten Effekt auf die Arbeitszufriedenheit haben kann.
Analysiert habe ich den ersten Hypothesenteil (Gruppenunterschiede) mit einer MANCOVA, anschließend Bonferroni Post-hoc um die Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen zu sehen.
Für den zweiten Teil der Hypothesen (indirekte Effekte) habe ich mit PROCESS eine Mediation mit kategorialer X-Variable (Experimentalcondition) gerechnet.
Nun wurde ich gefragt, ob ich dazu nicht noch Robustness Tests durchführen könnte. Leider ist das für mich komplett neues Terrain und mir fehlt gerade ein bisschen ein Anfang.
Welche Robustness Tests könnte ich für meine Analysen rechnen und welcher Sinn wird generell dabei verfolgt?
Bislang habe ich mir angelesen, dass man ja verschiedene Annahmen trifft bei der Auswahl der Analyse (Bei der MANCOVA z.B. multivariate Normalverteilung) und der Robustness Test veranschaulichen soll, wie sich die Ergebnisse ändern wenn diese Annahmen eben nicht erfüllt wären. Aber muss man das dann für jede einzelne Annahme rechnen?
Vielen Dank!