Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

T-Test, U-Test, F-Test sowie weitere Tests und Gruppenvergleiche aller Art mit SPSS.

Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon Paule » Mi 2. Sep 2020, 09:19

Guten Morgen,

Für meine Masterarbeit habe ich einen relativ großen Datensatz (n=1500) mit 3 Messzeitpunkten 50 Fach imputiert (da ein sehr hoher Wert fehlender Daten vorhanden war). Nun stehe ich vor dem Problem, dass SPSS offenbar keine ANOVA mit Messwiederholung durchführen kann, wenn es um einen MI-Datensatz geht.

Daher die Frage: Kann ich die ANOVA irgendwie doch durchführen (da wäre ich dankbar für eine Syntax), oder hat jemand hier einen Alternativvorschlag, mit dem ich das Problem lösen kann? Meine Dozentin ist leider die nächsten 2 Wochen nicht erreichbar und ich kann nicht so lange auf eine Antwort warten, da der Abgabetermin bevorsteht.

Link zur IBM Support Seite zum Thema analysieren von imputierten Daten: https://www.ibm.com/support/knowledgece ... i_analysis

Liebe Grüße,
Paul
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Re: Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon strukturmarionette » Mi 2. Sep 2020, 11:20

Hi,

- welches lineare ANOVA-Modell konkret?
- SPSS-Fehlermeldung?

Gruß
S.
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Re: Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon Paule » Mi 2. Sep 2020, 18:52

Allgemeines Lineares Modell mit Messwiederholung

Es gibt keine direkte Fehlermeldung, sondern ergebnisse für die einzelnen Imputationen. Sprich mir werden die Ergebnisse 51-fach ausgespuckt.
Paule
 
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Re: Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon strukturmarionette » Do 3. Sep 2020, 00:14

Hi,

- dann müssten deine Rohdaten bekannt sein und dein Procedere wäre zu inspizieren.

Gruß
S.
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Re: Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon Paule » Mo 7. Sep 2020, 11:02

Moin,
Unten hänge ich mal die Ausgabe des Mauchly-Tests und die Syntax an, vll wird dann mein Problem deutlicher. Das Problem ist, dass ich einfach keine Gesamtdaten bekomme und ich ja jetzt schlecht den Mittelwert der Signifkanzen ausrechnen kann.



Syntax:
GLM ee_1 ee_3 ee_4
/WSFACTOR=Referendariat 3 Polynomial
/METHOD=SSTYPE(3)
/PLOT=PROFILE(Referendariat)
/EMMEANS=TABLES(Referendariat)
/PRINT=DESCRIPTIVE ETASQ
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/WSDESIGN=Referendariat.


also der Mauchly-Test wird bspw. so angegeben:

Mauchly-Test auf Sphärizitäta
Maß: MEASURE_1
Imputationsnummer Innersubjekteffekt Mauchly-W Approx. Chi-Quadrat df Sig. Epsilonb
Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt
Originaldaten Referendariat ,951 ,857 2 ,651 ,953 1,000
1 Referendariat ,949 83,359 2 ,000 ,951 ,952
2 Referendariat ,948 85,058 2 ,000 ,950 ,952
3 Referendariat ,921 131,038 2 ,000 ,927 ,928
4 Referendariat ,971 47,266 2 ,000 ,972 ,973
5 Referendariat ,917 138,448 2 ,000 ,923 ,924
6 Referendariat ,954 74,450 2 ,000 ,956 ,957
7 Referendariat ,932 111,478 2 ,000 ,937 ,938
8 Referendariat ,880 202,845 2 ,000 ,893 ,894
9 Referendariat ,926 121,925 2 ,000 ,931 ,932
10 Referendariat ,894 178,281 2 ,000 ,904 ,905
11 Referendariat ,979 34,151 2 ,000 ,979 ,980
12 Referendariat ,979 33,461 2 ,000 ,980 ,981
13 Referendariat ,907 155,055 2 ,000 ,915 ,916
14 Referendariat ,944 90,866 2 ,000 ,947 ,948
15 Referendariat ,946 87,880 2 ,000 ,949 ,950
16 Referendariat ,972 44,731 2 ,000 ,973 ,974
17 Referendariat ,978 36,041 2 ,000 ,978 ,979
18 Referendariat ,975 40,528 2 ,000 ,975 ,977
19 Referendariat ,935 106,701 2 ,000 ,939 ,940
20 Referendariat ,910 150,522 2 ,000 ,917 ,918
21 Referendariat ,928 118,188 2 ,000 ,933 ,934
22 Referendariat ,909 152,194 2 ,000 ,916 ,917
23 Referendariat ,938 101,152 2 ,000 ,942 ,943
24 Referendariat ,901 164,753 2 ,000 ,910 ,911
25 Referendariat ,920 133,056 2 ,000 ,926 ,927
26 Referendariat ,927 120,827 2 ,000 ,932 ,933
27 Referendariat ,990 15,746 2 ,000 ,990 ,991
28 Referendariat ,860 239,988 2 ,000 ,877 ,878
29 Referendariat ,883 198,237 2 ,000 ,895 ,896
30 Referendariat ,919 134,852 2 ,000 ,925 ,926
31 Referendariat ,903 161,427 2 ,000 ,912 ,913
32 Referendariat ,922 129,254 2 ,000 ,927 ,929
33 Referendariat ,936 105,699 2 ,000 ,940 ,941
34 Referendariat ,905 158,030 2 ,000 ,913 ,914
35 Referendariat ,930 114,576 2 ,000 ,935 ,936
36 Referendariat ,919 134,080 2 ,000 ,925 ,926
37 Referendariat ,927 120,878 2 ,000 ,932 ,933
38 Referendariat ,891 183,250 2 ,000 ,902 ,903
39 Referendariat ,964 58,822 2 ,000 ,965 ,966
40 Referendariat ,890 184,529 2 ,000 ,901 ,902
41 Referendariat ,864 231,503 2 ,000 ,881 ,881
42 Referendariat ,912 145,896 2 ,000 ,919 ,920
43 Referendariat ,925 123,679 2 ,000 ,930 ,931
44 Referendariat ,904 159,852 2 ,000 ,913 ,914
45 Referendariat ,891 182,418 2 ,000 ,902 ,903
46 Referendariat ,906 157,380 2 ,000 ,914 ,915
47 Referendariat ,928 117,978 2 ,000 ,933 ,934
48 Referendariat ,893 180,145 2 ,000 ,903 ,904
49 Referendariat ,923 127,904 2 ,000 ,928 ,929
50 Referendariat ,948 85,359 2 ,000 ,950 ,951
Prüft die Nullhypothese, daß sich die Fehlerkovarianz-Matrix der orthonormalisierten transformierten abhängigen Variablen proportional zur Einheitsmatrix verhält.
a Design: Konstanter Term
Innersubjektdesign: Referendariat
b Kann zum Korrigieren der Freiheitsgrade für die gemittelten Signifikanztests verwendet werden. In der Tabelle mit den Tests der Effekte innerhalb der Subjekte werden korrigierte Tests angezeigt.
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Re: Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon Paule » Mo 7. Sep 2020, 18:23

Ich glaube ich habe die Lösung jetzt gefunden. SPSS kanns einfach nicht ohne Mods.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4029775/
Liebe Grüße,
Paul
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Re: Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon erdbeere25 » Fr 7. Jun 2024, 12:31

Hallo Paule,

ich stehe gerade vor einem ähnlichen Problem. Dürfte ich dich Fragen, wie du das Problem gelöst hast?

Liebe Grüße

Erdbeere
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Re: Anova mit Messwiederholung nach multipler Imputation

Beitragvon ponderstibbons » Fr 7. Jun 2024, 17:45

Der Teilnehmer ist seit 4 Jahren nicht mehr im Forum gewesen...
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