univariate GLM: Kontraste mit einem Regressionsfaktor?

[chrisca]

Hallo zusammen!

Schlage mich zur Zeit mit einem SPSS Problem herum, wo ich leider kein Stück vorwärts komme. Wäre Euch für Eure Hilfe sehr dankbar!

Ich möchte eine Moderation in SPSS berechnen mit folgenden Daten:

• UV = Preisdarstellung (kategorial mit 3 Ausprägungen: 1=kein Bündel, 2=Teilbündel, 3=Bündel)
  AV = Zufriedenheit (kontinuierlich, 5er Skala mit 1=nicht zufrieden bis 5=zufrieden))
  Moderator = Erfahrung (Regressionsfaktor aus einer Faktorenanalyse; ursprüngliche Items waren 5er Skaliert von 1=nicht erfahren zu 5 = erfahren)

Zunächst hab einfach eine univariate Anova (GLM) gemacht, indem ich die Variablen ohne Dummy Coding reingenommen habe, mit dem Ergebnis:

• Haupteffekt der UV = nicht sign,
  Haupteffekt d. Moderator = sign
  Interaktion zw Moderator u UV = sign.

Allerdings kann ich danach für den Faktor Erfahrung nicht die Kontraste interpretieren und Posthoc-Test sind laut SPSS-Warnung nicht möglich (da in vielen Cases nur 1 Versuchsperson vorhanden ist). Ich würde gerne eine Ausage treffen können, im Stil "je erfahrener die Konsumenten, desto zufriedener mit dem Produkt".

Deshalb die Fragen:
1. Kann ich überhaupt so eine Aussage treffen ohne dass meine kategoriale dummy-kodieren? Und wenn ja, wie? V.a. wie gehe ich mit dem Regressionsfaktor "Experience" um, bes. bei der Interpretation der Contrasts?

2. Oder muss ich meine UV dummy-kodieren und anstelle einer Anova eine MMR zu machen?
Falls ja:
a) Muss ich eine Mittelwertzentrierung für den Dummyvariablen machen und wenn ja wie?
b) Muss ich eine Mittelwertzentrierung für den Moderator "Erfahrung" (Regressionsfaktor) machen und wenn ja wie?
c) Wie berechne ich dann den Interaktionsterm zwischen UV und Moderator, wenn ich Dummyvariablen hab?
d) Oder reicht es, wenn ich die 2 Dummyvariablen und den Moderator "Erfahrung" einfach in die MMR reinnehme?

Schon mal ganz herzlichen Dank für Eure Hilfe!

Viele Grüsse
Carin

[drfg2008]

Falls kein anderer hier als Spezialist des ALM zur Verfügung steht, würde ich einfach mal anstatt mit Antworten mit einigen Fragen beginnen.

Dein Modell ist mir überhaupt nicht klar geworden. Ich vermute einfach mal, du hast die Faktorregressionswerte in eine der festen Faktoren eingegeben. Das würde erklären, dass pro Wert nur eine Person erscheint. Diese Vorgehensweise wäre falsch.

Also, was ist das Modell?

1. Versuche dazu bitte den Datensatz genau darzustellen, damit man sich einmal vorstellen kann, wie die Aufteilung aussieht.

2. Es fehlt eine Fragestellung. Was willst du wissen? Hypothesen?

3. Was meinst du mit Moderation.

4. Sind das Erfahrungswerte aus dem Faktorregressionswert? Dann wäre das natürlich nicht als fester Faktor kodierbar. Bestenfalls als Kovariate (d.h. der Einfluss dieser Variable soll kontrolliert /eleminiert/ werden) .

5. Man kann stetige Variablen (z.B. diese Faktorregressionswerte) nachträglich kategorisieren. Das geht, z.B. zweifach gestuft: größer oder kleiner Null. Nur muss die Bedeutung klar sein. Das Ergebnis einer Faktorenanalyse ergibt einen Faktorregressionswert, der nur die <relative> Position des Probanden auf dem Faktor angibt. Man hat also nur relativ zu den anderen Probanden mehr oder weniger 'Erfahrung'.

Gruß

[chrisca]

Hallo drfg2008
Entschuldige bitte die Unklarheiten. Ich hoffe, jetzt wird es verständlicher:

Ich habe ein Experiment durchgeführt, um den Zusammenhang von verschiedenen Preisdarstellungen (UV) und Kundenzufriedenheit (AV) zu messen.
Für die verschiedenen Preisdarstellungen mit den Ausprägungen 1=gebündelter Preis, 2=teilgebündelter Preis, 3=ungebündelter Preis hab ich ein between-subject design gewählt mit ca n=160 pro Gruppe.
Um diesen Zusammenhang (Preisdarstellung auf Kundenzufriedenheit) zu messen, hab ich eine univariate GLM durchgeführt, mit dem Ergebnis: kein sign. Zusammenhang.

Und jetzt würde ich gerne im zweiten Schritt eine Moderation in diesen (nicht sign.) Zusammenhang einbauen, um zu testen, ob ein Moderator diesen Zusammenhang in Höhe und/oder Richtung verändert.
Als Moderatorvariable wollte ich die Kundenerfahrung mit diesem Produkt verwenden. Diese habe ich zuvor auf einer 5-stufigen Skala (von 1=nicht erfahren bis 5=erfahren) mit mehreren Items gemessen und danach eine Principal Component Analyse gemacht, um daraus einen Faktor zu erhalten. Hier vielleicht die mögliche Fehlerquelle: Ich habe bei SPSS mir den Regressionsfaktor speichern lassen und den dann für die weiteren Analysen verwendet. Könnte es daran liegen?

Um diese Moderation zu berechnen (Y = B + BX + BM + BX*M +E, mit Y=AV, B=beta, X=UV, M=Moderator und E=epsilon) hab ich wieder eine univariate GLM verwendet und als Dependent Kundenzufriedenheit und als Fixed Factors Preisdarstellung und den Regressionsfaktor Erfahrung reingenommen. Hier kam als Output folgendes raus:

• Haupteffekt der UV = nicht sign,
  Haupteffekt d. Moderator = sign
  Interaktion zw Moderator u UV = sign.

Was ja an sich schon mal nicht schlecht ist (falls ich es denn mit meinem Regressionsfaktor richtig gemacht habe).

Ich würde jedoch gerne noch die Richtung dieses Effektes bestimmen, um eine Aussage treffen zu können im Stil von "je erfahrener die Kunden mit diesem Produkt, desto zufriedener sind sie". Hierfür wollte ich die Kontraste oder Post-hoc tests machen.
Und genau hier fangen meine Probleme an: Posthoc tests für Erfahrung funktionieren nicht, da oft nur 1 VP pro Case. Und Kontraste sind unmöglich zu interpretieren (ewig lange Tabelle, keine Richtung feststellbar).

Vermutlich liegt bei mir der Knackpunkt bei dem Regressionsfaktor, den ich als Moderator verwenden möchte.

- Ich bin mir nicht sicher, ob ich diesen Regressionsfaktor einfach als Fixed Factor in meine univariate GLM mit reinnehmen darf (v.a. da er ja nicht kategorial ist)
- ob univariate GLM hierfür überhaupt die richtige Analyse ist oder eine MMR nicht sinnvoller wäre?
- falls eine MMR besser wäre:

• o ob ich meine kategoriale Variable Preisdarstellung dummycodieren muss und wie bei diesen dummyvariablen eine Mittelwertzentrierung funktioniert
  o wie ich mit dem Regressionsfaktor umgehen soll (muss ich den auch mittelwertzentrieren)?

Ich hoffe, es ist jetzt etwas klarer . Wäre Dir extrem dankbar, wenn Du mir weiterhelfen könntest!! Bin mittlerweile schon etwas verzweifelt.

Viele Grüsse
Carin

[drfg2008]

Vermutlich liegt bei mir der Knackpunkt bei dem Regressionsfaktor, den ich als Moderator verwenden möchte.

- Ich bin mir nicht sicher, ob ich diesen Regressionsfaktor einfach als Fixed Factor in meine univariate GLM mit reinnehmen darf (v.a. da er ja nicht kategorial ist)

Ich bin kein Experte im Bereich ALM. Da wäre z.B. Prof. Müller-Plath von der TU-Berlin die Richtige.

Aber soweit meine Kenntnisse reichen, kannst du den über die Faktorenanalyse berechneten Faktorregressionswert nicht in die festen Faktoren des univ. ALM nehmen, da dieser stetig ist und SPSS dann natürlich im Post Hoc Test (Scheffe?) versucht jeden einzelnen Wert gegen jeden zu rechnen. Du kannst diesen Wert allerdings in z.B. zwei diskrete Stufen recodieren (rel. viel Erfahrung / rel. wenig Erfahrung). Recodierung bei Null, denn die Faktorregressionswerte sind um 0 verteilt.

Jetzt kommt es auf die Fragestellung an:

Und jetzt würde ich gerne im zweiten Schritt eine Moderation in diesen (nicht sign.) Zusammenhang einbauen, um zu testen, ob ein Moderator diesen Zusammenhang in Höhe und/oder Richtung verändert.

Da du ohne Moderatorvariable keinen sig. Effekt der Hauptfaktoren nachweisen kannst (wie im Text beschrieben) wird die Sache hier kompliziert, denn du erwartest dann so etwas wie einen Suppressionseffekt. D.h. wenn diese Variable <hinzu> genommen wird, entstehen zwischen den ursprünglich ja nicht sig. Effekten plötzlich ein Effekt. Ist das wirklich das was du damit aussagen willst?

Das Problem liegt schon in der sehr sehr sehr sehr genauen Fragestellung

Wenn du den Moderator in zwei Stufen recodierst (siehe oben), dann kannst du ihn als Haupteffekt einsetzen. Allerdings ist die Fragestellung dann eine ganz andere.

Setzt du den Moderator als stetige Variable ein, müsste meiner beschränkten Kenntnis nach dies nur als Kovariate im ALM möglich sein (siehe 4. Feld von oben im Dialog ALM univariat)

ob univariate GLM hierfür überhaupt die richtige Analyse ist oder eine MMR nicht sinnvoller wäre?

Aber nicht bei dem Modell: Y = B + BX + BM + BX*M +E

das ist univariat. Und was ist MMR? Masern, Mumps und Röteln? Meinst du GLM multivariat?

Ich würde jedoch gerne noch die Richtung dieses Effektes bestimmen, um eine Aussage treffen zu können im Stil von "je erfahrener die Kunden mit diesem Produkt, desto zufriedener sind sie

Reicht hier nicht eine simple Korrelation?

Ich denke deutlicher wird's, wenn du das Datenschema zeigen würdest, wie im Beitrag von Marian (siehe dort der dritte Teil)

http://www.statistik-tutorial.de/forum/ftopic4178.html

Falls das das Problem sein sollte:

mit dem Ergebnis: kein sign. Zusammenhang.

Damit muss man leider leben

Gruß

[chrisca]

Hallo drfg2008

Besten Dank für Deine Hilfe. Habe die letzten Tage damit verbracht, mit Deinen Hinweisen zu arbeiten. Das mit der Recodierung und einer univariaten GLM hat prima funktioniert.
Vielen Dank für den Tipp!!! Klasse!

Viele Grüsse
Carin

P.S.: MMR fühlt sich zwar an wie Masern, Mumps und Röteln - meinte damit aber moderated multiple regression