Loglineare Analyse?

[krissililo]

Hallo an alle
Ich möchte meine Daten für meine BA berechnen, jedoch bin ich noch nicht ganz schlüssig, mit was ich genau rechnen soll/muss/kann.

Was ich erhoben habe:

- generelle Vorurteilswerte für jeden Probanden

- Fehlerrate der Erinnerungsleistung bezüglich der kongruenten (stereotyp entsprechenden) und nicht kongruenten (stereotyp nicht entsprechenden) Aussagen


Meine Hypothesen:

H1: (Haupteffekt)
Die Fehlerrate der Erinnerungsleistung (der Aussagen) ist bei kongurenten Aussagen niedriger als bei inkongruenten.

H2:
Personen mit hohen Vorurteilen weisen bei stereotypkonformen Aussagen eine niedrigere Fehlerrate und bei stereotypnichtkonformen Aussagen eine höhere Fehlerrate auf, als Personen mit niedrigen Vorurteilen.

Meine Überlegungen:
Es wird also auf Interaktionseffekte geprüft, ich hatte überlegt, das Ganze mit einer loglinearen Regression/ Analyse zu berechnen, dann war irgendwann mal die Überlegung einer einfaktoriellen ANOVA, da bin ich mir jedoch grad sehr unschlüssig, oder eher eine multiple Regeressionsanalyse? Der Titel der Arbeit beinhaltet das Wort "Einfluss", wäre das nicht ein weiterer Hinweis für eine Regression?

Es wäre großartig, wenn mir jemand von euch helfen könnte. Ich bin für jeden Tip dankbar.
Liebe Grüße
[/u]

[Ville]

Hi, welche Skalenniveaus haben die von dir erhobenen Variablen wie generelle Vorurteilswerte oder fehlerrate der Erinnerungsleistungen?

Die Fehlerrate der Erinnerungsleistung (der Aussagen) ist bei kongurenten Aussagen niedriger als bei inkongruenten.

Das kannst du auf alle Fälle mit der linearen Regression prüfen, die Frage ist, wie oben geschrieben, welche Skalenniveaus deine Variablen haben.

Wenn du z.B. intervallskalierte Variablen hast, könntest du mit der linearen Regression sehr gut die Einflussstärke der kongrueten und nicht kongrueten Aussagen auf die Fehlerrate der Erinnerungsleistungen testen und anhand Beta-Werten feststellen, ob kongruente Aussagen einen stärkeren oder schwächeren Einfluss auf die Fehlerrate der Erinnerungsleistungen haben als nicht kongruente Aussagen

[krissililo]

Hey Ville, ich bin sehr erleichtert, dass mir doch jemand geantwortet hat. Danke.
Habe schon damit gerechnet, dass ich keinen Rat bekomme. Aber nun...umso besser

Die Variablen sind Intervallskaliert. Ich muss jetzt nochmal doof fragen, da das schon etwas her ist und ich grad nichts beim Nachlesen dazu gefunden habe: Muss ich dass nochmal mit nem anderen Test überprüfen?
Wenn nicht, sagen wir, sie sind intervallskaliert.
Ich habe allerdings die Fehlerraten noch nicht berechnet. Das werde ich jetzt die Woche machen. Die generellen Vorurteilswerte habe ich durch die Analyse nach Rasch mit Quest gemacht. Das war ein Spaß Ich habe jetzt die general prejudice Werte von Quest in meiner raschkonformen SPSS Datei.

Was ich nun tun werde:

1.) Ich muss eine Variable mit den Fehlerwerten erstellen.

2.) Ich muss die Fehler jeweils abgleichen (handelte es sich um kongruente oder nicht kongruente Aussagen) ehrlich gesagt, hab ich noch keine wirkliche Idee, wie ich das als Variable/n konzipieren soll.
Oder ich muss drei Fehlervariablen erstellen (eine Fehler der Erinnerungsleistung insgesamt, Fehler der Erinnerungsleistung für kongruente Aussagen und Fehler der Erinnerungsleistung für nichtkongruente Aussagen) Was sagst du dazu?
3.) Variable GP (general prejudice) besteht

und dann kann ich rechnen. Also meinst du auch lineare Regression, aber keine loglineare? Loglinear wäre ja dann mit Chi2 richtig?
Vielen Dank schonmal!