Trendanalyse/Zeitreihenanalyse durch modifizierte Regression

[Synchronicity33]

Liebe Forenmitglieder,

ich würde mich sehr freuen, wenn ihr mir bei meiner Auswertung helfen oder mir weiterführende Ratschläge geben könntet. Ich sitze momentan an der Datenanalyse für meine Bachelorarbeit. Ich habe im Zuge meiner Erhebung die Probanden ein Trust-Game spielen lassen, in welchem sie in die Rolle des Senders schlüpften und in jeder der 10 Runden (also 10 Zeitpunkte) eine beliebige Menge an Punkten senden konnten. Nach jeder Runde hat der Empfänger sich entschieden, ob er die Punkte fair aufteilt oder alles für sich behält. Die Entscheidungen des Empfängers waren im Vorhinein so programmiert worden, dass er sich in der ersten Runde egoistisch verhält, in allen darauffolgenden 9 Runden allerdings die Punkte fair aufteilt. Nun ist meine Hypothese, dass die gespendete Punktemenge im Mittel nach der ersten Runde zur zweiten hin drastisch abnehmen und sich dann langsam über die übrigen 8 Runden wieder erholen sollte. Die Mittelwerte der einzelnen Runden deuten rein deskriptiv auch schon an, dass die Probanden sich derart verhalten haben. Mir ist klar, dass es sich hier eigentlich um eine hierarchische Datenstruktur handelt, wodurch es besser wäre, die Daten durch ein Wachstumskurvenmodell in Mplus oder R lavaan zu analysieren (da ja je 10 Zeitpunkte in VPN auf der Ebene darüber geschachtelt sind). Allerdings hatte ich damit bisher große Schwierigkeiten. Mir ist zwar bewusst, dass ich zwei lineare Slopes mit 0 1 2 3 4 (...) sowie mit 0 0 1 2 3 4 (...) spezifizieren muss, allerdings hat das in Mplus leider nicht funktioniert, bzw ich bekam keine vernünftigen Ergebnisse. Zudem möchte ich im zweiten Schritt noch die exogene Prädiktorvariable Opfersensibilität hinzufügen,um zu untersuchen, inwiefern sich die Ausprägung in der Opfersensibilität auf die Entwicklung der Vertrauensneigung auswirkt. Die Vermutung ist hier, dass sich das Vertrauen (operationalisiert durch die Punktemenge) in Abhängigkeit von der Höhe der OS langsamer wieder erholen sollte. Nun wurde mir vorgeschlagen, dass ich die Auswertung auch unter Ignorierung der hierarchischen Datenstruktur erstmal für simplere Analysen in SPSS vornehmen könnte, und zwar in Form einer Trendanalyse mit Knick im Slope. Kann mir vielleicht jemand dabei weiterhelfen, wie ich eine solche modifizierte Regressionsanalyse mit SPSS rechne?

Liebe Grüße und vielen Dank schonmal

[dutchie]

Hallo Synchro 33

sehr speziell für ne BA.
Warum Mplus, hast du denn latente Variablen am start?

wenn nein würde ich so oder so SPSS vorschlagen,
über ein mixed model (gemischtes Modell) mit
korrelation auf Individualebene (hierarchisch)

oder ganz normal mit linearer Regression dann
nicht hierarchisch, dann hast du einen abhängig-unabhängig mix
in den daten.

den knick modellierst du über einen Moderator oder zwei?
der den slope und intercept beeinflußt.
zeit 1 2 3 4 5 6 7 8 9
AV (Spende?) 5 5 5 5 5 1 1 1 1 so in etwa?
wenn du das jetzt normal korreliert linear, kiegst du den knick nicht!

moderator 1 1 1 1 1 0 0 0 0
dann ist viellleicht:

AV = intercept+a*zeit+b*Moderator+c*Zeit*Moderator
wird b sig tritt eine Lageänderung (intercept) ein
wird c sig ändert sich der slope, aber im Beispiel ist der slope vorher wie nachher null.
AV z.B: 1 2 3 4 5 4 3 2 1
dann ist b nicht sig, dafür aber c!

Aber bitte noch mal drüber nachdenken, das hab ich mir gerade ausgedacht!

gruß
dutchie

[Synchronicity33]

Hey Dutchie,

Vielen Dank für deine Antwort und für deine Ratschläge. Ich bin momentan dabei, es mit dem gemischte Modelle Befehl in SPSS zu versuchen und dort zunächst ein NullModell zu programmieren, wonach ich schrittweise Modelle mit Fixed Intercept, fixed Slope sowie dann fixed Intercept, random Slope und Random Intercept, Random Slope konstruiere... Danach werde ich noch Prädiktorvariablen auf Level 2 (VPN) wie zb Opfersensibilität und Neurotizismus mitaufnehmen und schauen, ob dadurch Varianz aufgeklärt werden kann. Ich danke dir aber für deine Ideen und die Mühe, die du dir gemacht hast - auch wenn ich daraus nicht viel ziehen könnte.

Liebe Grüße

[dutchie]

hallo

aber das was du beschreibst ist alles linear das kannst gerne alles testen,
du wolltest aber testen ob:

Nun ist meine Hypothese, dass die gespendete Punktemenge im Mittel nach der ersten Runde zur zweiten hin drastisch abnehmen und sich dann langsam über die übrigen 8 Runden wieder erholen sollte

das ist nicht linear!