ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

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

ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon asil1 » Mo 16. Nov 2020, 17:13

Hallo,

ich führe gerade ein Experiment mit 4 Gruppen durch:

Gruppe 1: Expetise hoch, vertraunswürdigkeit niedrig
Gruppe2:Expetise hoch, vertraunswürdigkeit hoch
Gruppe 3:Expetise niedrig, vertraunswürdigkeit hoch
Gruppe 4:Expetise niedrig, vertraunswürdigkeit niedrig

Bei Expertise hoch sehen die Probanden den gleichen Experten (Gruppe 1 & 2), bei Expertise niedrig sehen sie keinen Experte (Gruppe 3 & 4). Bei Vertrauenswürdigkeit niedrig sehen sie die gleiche Werbeanzeige (Gruppe 1 & Gruppe 4) und bei Vertrauenswürdigkeit hoch sehen sie keine Werbeanzeige (Gruppe 2 & Gruppe 3).

Anschließend bewerten die Probanden die Expertise, Vertrauenswürdigkeit und die Kaufabsicht. Ich gehe davon aus, dass Expertise und Vertrauenswürdigkeit einen Einfluss auf die Kaufabsicht hat.

Ich wollte eine Varianzanalyse rechnen. Hierfür nehme ich die Kompetenz über alle Gruppen hinweg, also nicht nach hoch und tief unterteilt und berechnen den Einfluss auf die Kaufabsicht. Leider ist das Ergebnis nicht signifikant. Nehme ich noch die Vertrauenswürdigkeit als weitere Variable hinzu (zweifaktorielle Varianzanalyse) wird die Signifikanz noch schlechter, obwohl ich ja eigentlich erstmal beide Variablen unabhängig voneinander berechnen will.

Rechne ich mit beiden Variablen eine Regressionsanalyse sind die Ergebnisse signifikant. Ich glaube ich mache etwas falsch.

Müsste ich die Gruppe für die Varianzanalyse in „hoch und niedrig Expertise“ einteilen oder in „Experte gesehen“ und „nicht gesehen“?
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon ponderstibbons » Mo 16. Nov 2020, 17:50

Du hast demnach bei allen Probanden deren Einschätzung von Expertise
gemessen? Anscheinend ist das eine intervallskalierte Variable mit vielen
unterschiedlichen Werten, sonst wäre die Frage nicht möglich, ob man das
in hoch / niedrig einteilen sollte. Falls Du die Variable in das Feld "Faktor"
geschoben haben solltest, kann leider nichts sinnvolles dabei herauskommen.
Aber womöglich sind meine Annahmen über den Sachverhalt falsch.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon asil1 » Mo 16. Nov 2020, 18:03

Hallo PonderStibbons,

danke für die schnelle Antwort.

Die Gruppen hatten zwar unterschiedliche Stimuli, aber danach habe ich bei allen de Expertise mittels fünf items auf einer 7-stufigen Likert Skala gemessen und die items zu einer Variable zusammengefügt.

Genau ich habe die Kompetenz bei "Fester Faktor eingefügt." Wo müsste ich die Variable sonst einfügen?
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon ponderstibbons » Mo 16. Nov 2020, 18:25

Ich schlage vor, Du befasst Dich nochmals mit dem Thema Varianzanalyse
z.B. anhand eines einführenden Textes und/oder dem entsprechenden
Abschnitt im SPSS-Manual. Das Buch "Discovering Statistics Using SPSS"
wird von vielen als Einstiegshilfe gelobt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

P.S.
Zur Nomenklatur: Das Antwortformat eines einzelnen Items heißt nicht
Likert-Skala. Likert-Skala ist der Name eines Messinstrumentes, das aus
mehreren Items vom Likert-Typ besteht, deren Scores zu einem
Skalengesamtwert addiert werden.
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon asil1 » Mo 16. Nov 2020, 18:41

Ist es richtig:

Wenn ich eine Varianzanalyse rechnen möchte, müsste ich für die Expertise hoch und niedrig eine Gruppierungsvariable bilden. Also Expertise hoch= 1, Expertise niedrig = 2, und diese als "Fester Faktor" in der Varianzanalyse angeben.

Oder ich rechne eine Regressionanalyse. In diesem Fall könnte ich doch die Expertise (ohne Einteilung in hoch und tief) als unabhänige Variable nehmen und die Kaufabsicht als abhängige Variable. Beide Variablen sind ordinal.

Sind diese Überlegungen richtig?
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon ponderstibbons » Mo 16. Nov 2020, 19:23

Wenn Du Expertise als Faktor verwenden willst, musst Du sie
kategorisieren. Das sollte man aber in aller Regel unterlassen,
weil es statistische Informationen vernichtet. Die Verwendung
als "Kovariate" in der Prozedur Varianzanalyse oder eben gleich
als Prädiktor in einer Regressionsanalyse sind weitaus geeignetere
Vorgehensweisen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon asil1 » Di 17. Nov 2020, 10:29

Ich verstehe nur nicht, warum das so viele Arbeiten dann machen.
Ich habe bereits zwei Arbeiten gesehen, die die unabhänige Variable in zwei Ausprägungen umcodieren und ebenfalls ein Experiment durchgeführt haben. Verwendet man vielleicht bei einem Experoment dann eher eine Varianzanalyse?

Als Beispiel folgende Arbeit (siehe Anhang):
https://www.diva-portal.org/smash/recor ... dswid=6367

Dort wurde auch eine Varianzanalyse mit ähnlichen Variablen wie bei mir gerechnet, obwohl die Variablen auch teilweise mehrere Auspräungen haben.
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon ponderstibbons » Di 17. Nov 2020, 11:36

asil1 hat geschrieben:Ich verstehe nur nicht, warum das so viele Arbeiten dann machen.

Ja, ich verstehe das ebenfalls nicht. Gehört anscheinend zu der Art von Unfug, der
unausrottbar ist (neben stewise regression und einigen anderen Sachen). Wenn man z.B.
am Stichproben-Mittel dichotomisiert, werden zwei nebeneinander liegende Werte im
Mittelbereich als ganz unterschiedlich kategorisiert, aber mit Extremwerten vom Ende
der Verteilung in einen Topf geworfen. Dichotomisieren am Stichproben-Mittelwert führt
zu fragwürdig übertragbaren Gruppierungen. Es wird massig statistische Information
vernichtet, die in den intervallskalierten Werten steckt. Etc. pp
http://www.psychology.sunysb.edu/attach ... mizing.pdf
http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/M ... Continuous

Mit freundlichen Grüßen

PomderStibbons
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon asil1 » Di 17. Nov 2020, 14:23

Da hast du recht. Sonst hätte ich die Expertise ja auch mit "ja" "nein" abfragen können, wenn man dichotomisiert.

Ich habe jetzt meine Auswertung mithilfe einer Regressionsanalyse gemacht. Dabei stellen sich mir noch einige Frage:

Uv: Expertise, Vertrauenswürdigkeit, Attraktivität, Sympathie (metrisch)
Av: Kaufabsicht (metrisch)

1)Wenn ich jede unabhänige Variable einzeln in einer einfachen Regressionsanalyse berechne, ist jede uv signifikant und die Modellgüte je nach Variable gut oder etwas weniger gut (R-Quadrat zwischen 0,15-0,30)

2)Nehme ich nun aber alle unabhänigen Variablen in einer multiplen Regressionsanalyse auf ist nur noch die Variable Expertise und Vertrauenswürdigkeit signifikant.

Als Methode für den Variableneinschluss habe ich „Einschluss“ gewählt, da ich bereits durch die bestehende Literatur theoretische Vorüberlegungen getroffen habe. Indem Fall wäre dies richtig oder?

Wenn ich als Variableneinschluss „Schrittweise“ wähle wird mir jedoch ein Modell mit den Variablen Kompetenz und Sympathie vorgeschlagen und die Variable Vertrauenswürdigkeit ausgeschlossen.

In den genannten Fällen ist übrigens meine Konstante nie signifikant. Ist das schlimm oder was sagt mir das über meine Daten?

Warum unterscheiden sich die Werte in der einfachen und der multiplen Regression und warum unterscheiden sich der Ergebnisse je nach Variableneinschluss? Und welche Methode wäre hier die richtige?

3) Außerdem wollte ich ursprünglich die mit der Varianzanalyse zusätzlich die Interaktionseffekte berechnen. Ich gehe davon aus, dass bei einer kompetenten Person, die zusätzlich vertrauenswürdig ist, einen positiveren Effekt auf die Kaufabsicht hat, als wenn diese als nicht vertrauenswürdig wahrgenommen wird. Dementsprechend wird eine weniger kompetente Person, die vertrauenswürdig ist die Einstellung zum Post negativer beeinflussen als wenn dieser als nicht vertrauenswürdig wahrgenommen wird. Wie kann ich einen solchen Interaktionseffekt in Spss ohne Varianzanalyse berechnen?
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Re: ANOVa nicht signifikant, Regression aber signifikant?

Beitragvon ponderstibbons » Di 17. Nov 2020, 15:58

Für die Interaktion in einer linearen Regression erstell man in SPSS eine neue Variable,
die man in die Regression dann mit aufnimmt. Das geschieht per Multiplikation .

Zum Unterschied zwischen einfacher und multipler Analyse siehe die analoge
Darstellung für Varianzanalysen https://psychologie.uni-graz.at/de/biol ... -list/faq/ FAQ 7

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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