Wie lese ich Ergebnisse von HLM?

[Katara]

Hallo zusammen,

schon wieder eine HLM-Frage. Wie genau lese ich diese Ergebnisse, was sagen sie mir und wie gibt man das in einer wissensch. Arbeit an? Ich nehm mal an, wie bei ner ANOVA der df und natürlich der p-Wert, die anderen Werte auch? Was sagen mir Slope und Intercept? Entschuldigt übrigens für das Format, normalerweise stehen die Spalten nebeneinander, aber die Formatierung zerschießt sich beim Absenden

Fixed Effect
For INTRCPT1, π0
INTRCPT2, β00
GROUPC3, β01
GROUPC4, β02
For D1 slope, π1
INTRCPT2, β10
GROUPC3, β11

Coefficient
42.490879
-0.973818
-0.252364
12.371619
-18.219265

Standard
error
2.603337
5.522300
6.377094
3.645506
7.881772

t-ratio
16.322
-0.176
-0.040
3.394
-2.312

Approx.
d.f.
27
27
27
27
27

p-value
<0.001
0.861
0.969
0.002
0.029

Und auf welche Tabellen beziehe ich mich, nehme ich bspw die Werte von "Final estimation of fixed effects" oder von "Final estimation of fixed effects (with robust standard errors)", sind die anderen Werte und Tabellen auch relevant oder ists wie bei ner ANOVA, dass man die meisten Werte ignoriert?


Vielen Dank und liebe Grüße
Katara

[dutchie]

hallo

intercept = achsenabschnitt
slope = steigung
einer linearen Funktion
robust oder nicht, muss man in abhängighkeit von der Art und Weise sehen wie
die homoskedastizität verletzt ist..
und Sphärizität ist keine vorraussetzung für lineare Regression
sondern nur bei ANOVA mit Messwiederholung wichtig!

"Ja, mit hierarchisch meine ich mixed models, Mehrebenenanalysen, hierarchisch lineare Modelle (HLM) oder Varianzkomponentenmodelle, was immer Dir gefällt."
Ist das für dich alles dasselbe?
was hast du denn für ebene?

gruß
dutchei

[Katara]

Hallo Dutchie,

nochmals vielen Dank für die Antwort! Ja, laut Betreuer und einigen Internetseiten beschreiben diese Verfahren alle das Gleiche - wobei ich mir durchaus vorstellen kann, dass das Quatsch ist und es sehr wohl Unterschiede gibt - die kenne ich nur nicht.

Im Grunde genommen untersuchen wir auf Level 1 Prädiktoren wie Leistungen in bestimmten Tests, Fragebogen-/ Interview-Outcomes, wobei es sich bei einigen der Tests um Messwiederholungen handelt (angeblich brauchen wir wegen der Mwh HLM ). Auf Level 2 haben wir jedoch die Gruppenzugehörigkeit.

Und der Wert des Slopes sagt mir wahrscheinlich wie bei einer "normalen" linearen Regression deutlich mehr als der Intercept? Kann ich denn mit dem Programm "HLM" die Homoskedastizität testen? Woher weiß ich da, wann die verletzt ist?

Liebe Grüße
Katara

[dutchie]

hallo katara

also mit HLM ( du meintest das Programm) kenn ich mich nicht aus
aber normal müsste ein Test auf Homoska drin sein, wie die heißen kannst du googln..

wenn du Prädiktoren mehrfach gemessen hast.. sind die Variablen (Kriterien)
denn ebenso mehrfach gemessen?...
wenn ja, dann hast du wahrscheinlich random Effekte (vs. fixed Effekte)...
und wenn nein ?

gruß

[Katara]

Hallo Dutchie,

Ja, Kriterien wurden auch mehrfach gemessen. Allerdings steht im Output trotzdem nur der Fixed effect. Mein Problem liegt ein wenig darin, dass mein Betreuer die Berechnung vorgenommen hat, mir den Output geschickt hat und ich versuche jetzt zu verstehen, was er da warum wie gemacht und gerechnet hat, weil ich zum einen auf dieser Basis weitere Berechnungen vornehmen muss und zum anderen die Ergebnisse natürlich auch berichten und erklären und dafür verstehen muss.

Also der Wert "for Intercept 1 Intercpt 2" sagt mir?
"for Intercept 1 Group C3" ist angeblich ein HE auf L1 (Gruppe 1+2 vs Gruppe 3)
"for Intercept 1 Group C4" ist ein HE auf L1 (HE Gruppe 1 vs Gruppe 2)

Und zur Slope hat er mir fast das Gleiche als Erklärung geschrieben (zumindest in meinen Augen). Wenn ich jetzt den Einfluss der Gruppenzugehörigkeit (L2) auf ein Rating (Kriterium) bestimmen möchte und zusätzlich als L1-Prädiktoren einen bestimmten Kontrast in empfundenen Emotionen (pos vs neg) verwende, was genau sagen mir dann die oben beschriebenen Ergebnisse? Und so blöd das klingt, aber auf welche Zeile muss ich da gucken?

Danke und liebe Grüße
Katara

[Katara]

Wie interpretiere ich die Vorzeichen der Koeffizienten? Dafür muss man die Codierungen kennen, hab ich unten drunter geschrieben. Mein Wert For D1-Slope GROUPC3 hat ein negatives Vorzeichen (-18.219265). Bedeutet das, dass die EG den Effekt von β10 stärker zeigt oder weniger stark als die KG?

Fixed Effect
For INTRCPT1, π0
INTRCPT2, β00
GROUPC3, β01
GROUPC4, β02
For D1 slope, π1
INTRCPT2, β10
GROUPC3, β11

Coefficient
42.490879
-0.973818
-0.252364
12.371619
-18.219265


Abkürzungen und Kontraste
EG: Experimentalgruppe --> Kontrast GROUPC3 +0.66
KG1: Kontrollgruppe 1 --> Kontrast GROUPC3 -0.33
KG2: Kontrollgruppe 2 --> Kontrast -0.33
Kontrast D1 Freude (+0.5) vs alle anderen Emotionen: -0.5

Also bedeutet das, bei der Emotion Freude war die empfundene Intensität (sei jetzt mal das Outcome = Kriterium) höher. Und dieser Effekt war bei der EG weniger stark als bei den KGs?