SPSS-FORUM.DE

[AngelinaK]

Hallo,

für meine Masterarbeit muss ich Daten von 3 Experimentalgruppen (Haben alle das gleiche Treatment erfahren) und einer Kontrollgruppe auswerten. Ich habe Pre- und Posttests mit 13 Items, welche in 4 Kategorien gegliedert sind, erhoben. Ich habe die Kontrollgruppe als 0, die Experimentalgruppen zusammen als 1 codiert und die Mittelwerte der Pre- und Post-skalen berechnen lassen.
Dann erschien mir nach Recherche sinnvoll in SPSS über allgemeines lineares Modell -> Multivariat und dann mit den Post-Mittelwerten als abhängige Variablen, den Pre-Mittelwerten als Kovariaten und der Gruppe (0,1) als festem Faktor zu arbeiten. Ist das so ein sinnvoller Weg? Oder sollte man statt multivariat über Messwiederholung gehen?

Meine Prüferin meinte, man solle auch schauen, dass man potenzielle Unterschiede zwischen den Experimentalgruppen betrachtet, aber wie bringe ich das mit rein? Als Kovariate geht ja nicht, oder?
Ich bin da echt etwas ratlos und wäre für Hilfe sehr dankbar!

Liebe Grüße

[ponderstibbons]

für meine Masterarbeit muss ich Daten von 3 Experimentalgruppen (Haben alle das gleiche Treatment erfahren) und einer Kontrollgruppe auswerten. Ich habe Pre- und Posttests mit 13 Items, welche in 4 Kategorien gegliedert sind, erhoben. Ich habe die Kontrollgruppe als 0, die Experimentalgruppen zusammen als 1 codiert und die Mittelwerte der Pre- und Post-skalen berechnen lassen.
Dann erschien mir nach Recherche sinnvoll in SPSS über allgemeines lineares Modell -> Multivariat und dann mit den Post-Mittelwerten als abhängige Variablen, den Pre-Mittelwerten als Kovariaten und der Gruppe (0,1) als festem Faktor zu arbeiten. Ist das so ein sinnvoller Weg? Oder sollte man statt multivariat über Messwiederholung gehen?

Es hat unterschiedliche Schwerpunkte. Der Prä-Wert als "Kovariate" sorgt dafür, dass die Differenzen der Post-Werte
von ihren erwarteten Werten (erwartet aufgrund der Regression der post-Werte auf die Prä-Werte) zwischen den
Gruppen verglichen werden .
Das kann aufgrund von Lord's Paradox mitunter zu
Problemen führen. Ich persönlich finde eine Messwiederholungs-Varianzanalyse angesichts der Fragestellung stimmiger
und leichter zu interpretieren.

Meine Prüferin meinte, man solle auch schauen, dass man potenzielle Unterschiede zwischen den Experimentalgruppen betrachtet, aber wie bringe ich das mit rein? Als Kovariate geht ja nicht, oder?
Ich bin da echt etwas ratlos und wäre für Hilfe sehr dankbar!

Was meint sie mit potenziellen Unterschieden - Unterschiede hinsichtlich des Treatment-Effekts?
Das wäre doch einfach eine Gruppierungsvariable (Faktor).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons