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[lost_MI_MA]

Liebe alle,

ich untersuche Daten von Fragebögen, die wir zu mehreren Messzeitpunkten erhoben haben, mithilfe von linearen gemischten Modellen in SPSS. Die Scores eines Fragebogens (zur Suizidalität) sind allerdings nicht normalverteilt, sondern stark rechtsschief (weil der Wert "0" sehr häufig vertreten ist). Auch die Verteilung der Residuen ist alles andere als normalverteilt. Somit ist die NV-Annnahme verletzt.

Kommt eine Transformation in Frage, wenn ja welche? Oder sollte ich ein anderen Verfahren wählen (das vielleicht eher die Prä-Post-Unterschiede vergleicht?)

Ich bin sehr dankbar für jeden Tipp hänge da gerade ziemlich fest.

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Somit ist die NV-Annnahme verletzt.

Was genau meinst Du mit Normalverteilungsannahme? Und was sagt wörtlich Deine Quelle dazu?

Kommt eine Transformation in Frage, wenn ja welche? Oder sollte ich ein anderen Verfahren wählen (das vielleicht eher die Prä-Post-Unterschiede vergleicht?)

Thema, konkrete Fragestellungen, Erhebungsdesign, einbezogene Variablen, Stichprobengröße (!) wären von Belang.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[lost_MI_MA]

Ich arbeite gerade nach dem Buch von Andy Field. Er schreibt: Multilevel linear models are an extension of the linear model, so the usual assumptions apply (see Chapter 6: additivity and linearity; normality of something or other; homoscedasticity/homogeneity of variance; independence.).There is a caveat, which is that a multilevel model can sometimes solve the assumptions of independence and independent errors because we can factor in the correlations between cases caused by higher- level variables. As such, if a lack of independence is being caused by a level 2 or level 3 variable then a multilevel model should make this problem go away (although not always). Also in repeated-measures designs we need not restrict the covariance structure to being spherical (i.e., we don’t need to assume sphericity) because we can model less restrictive structures.

Meinst du, es braucht keine Normalverteilung der Residuen?

Thema: Evaluierung einer stationären Behandlung

konkrete Fragestellung: Wie verändert sich die Suizidalität über den Behandlungsverlauf?

Stichprobe: n=21

Design: Prä-Post sowie längsschnittliches Design (Messungen wöchentlich über die Behandlungsdauer)

Variablen sind:
UV: Zeit (0 Prä, 1-99 Zwischenmessungen, 100 Post) --> ist so normiert, da die Behandlungsdauer interindividuell unterschiedlich ist (z.B. bei 2 Wochen behandlungsdauer sind die Zellen 0, 50, 100 eingetragen)
AV: Suizidalität, erfasst durch Fragebogen SSEV
Weitere Kovariaten (in sekundären Analysen): Behandlungsdauer, Alter und weitere

[PonderStibbons]

Meinst du, es braucht keine Normalverteilung der Residuen?

Für das Modell ohnehin nicht. Für den Signifikanztest besteht das Problem einer kleinen Stichprobe.

Weitere Kovariaten (in sekundären Analysen): Behandlungsdauer, Alter und weitere

[/quote]
Warum Kovariaten? Und warum so viele?

Und was ist das für eine Stichprobe und konkret was für ein Messinstrument?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[lost_MI_MA]

Die Kovariaten sind im Grunde nur für explorative Analysen und stehen nicht im Mittelpunkt. Es gibt beispielsweise sehr unterschiedliche Behandlungsdauern von 10 -80 Tage, weswegen ich das gerne mal kontrollieren würde.

Ich habe eine so kleine Stichprobe, da es sich um eine Pilot/ Machbarkeitsstudie handelt. Es geht mehr darum, die Durchführung mal zu erproben und mir eine Masterarbeit daraus zu machen.

Das Messinstrument "Skala Suizidales Erleben und Verhalten" (von Teismann, 2021) erfragt Suizidgedanken, -absichten, -pläne innerhalb der letzten 7 Tage.
In der Studie liefen insgesamt aber 6 Fragebögen

[lost_MI_MA]

Mir ist klar, dass wir klar unterpowert sind.

[PonderStibbons]

Ich habe eine so kleine Stichprobe, da es sich um eine Pilot/ Machbarkeitsstudie handelt. Es geht mehr darum, die Durchführung mal zu erproben und mir eine Masterarbeit daraus zu machen.

ok, dann kannst Du das ja problemlos nur modellieren und ein statistischer Signifikanztest (und dessen Annahmen) ist entbehrlich.

Das Messinstrument "Skala Suizidales Erleben und Verhalten" (von Teismann, 2021) erfragt Suizidgedanken, -absichten, -pläne innerhalb der letzten 7 Tage.
In der Studie liefen insgesamt aber 6 Fragebögen

Vielleicht wäre es angesichts dessen, dass in der Stichprobe zumeist keine Suizidalität auftritt, eine Dichotomisierung
anhand eines geeigneten Cutoffs sachgerechter. Das kann man mit einem ähnlichen hierarchischen Modell auswerten.
Wobei ich nicht verstanden habe, wie sich die Studienfragestellung in die verwendete Analysemethode übersetzt.
Die Fragestellung klingt nach einem einfachen prä-post-Vergleich, aber ich kenne den Kontext nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons