SPSS Klickanleitung: ANCOVA (Kovarianzanalyse) PDF

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Summary

Was ist eine ANCOVA?
Wie sieht der SPSS-Input aus? Was muss man machen, um den Output zu erhalten?
Prüfen der Voraussetzungen z.B. Homoskedastizität
Wie berichte ich das Ergebnis?...

Description

ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" !

Inhaltsverzeichnis. 1.Überblick...........................................................................................................................2! 2.SPSS-Input.........................................................................................................................2! 3.SPSS-Output......................................................................................................................4! 4.Prüfen.der.Voraussetzungen..............................................................................................4! 4.1!Homoskedastizität!.......................................................................................................................................................!4! 4.1.1$Graphisch$......................................................................................................................................................................$4! 4.2!Normalverteilung!der!Residuen!............................................................................................................................!8! 4.2.1$Graphisch$......................................................................................................................................................................$8! 4.2.2$Numerisch$....................................................................................................................................................................$9 ! 4.3!Extreme!Werte!...........................................................................................................................................................!10!

5.Berichten.........................................................................................................................11! ! " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" !

1 Überblick. . Nutzen:"" " " " " " " " Hypothesen:"" " " " " Messniveau:"" " Teststatistik:" " Annahmen:"" " " " " Problem:" " " NEU:" " " " " " " " "

Analyse"von"Unterschieden"bei"mehr"als"zwei"Gruppen" unter"Berücksichtigung"externer"Variablen,"die"die"Ergebnisse" maßgeblich"beeinflussen"können" H0:"" μ1"="μ2"="μ3"="μ4"(="globale"Nullhypothese)" H1:"" μ1"≠"μ2"≠"μ3"≠"μ4" aV"mindestens"metrisch" F" Normalverteilung"der"Residuen" Homoskedastizität" Extreme"Werte" gezielte"Kontrolle"und"Berücksichtigung"externer"Variablen,"die"die" Ergebnisse"beeinflussen"(="Kovariaten)"

2 SPSS-Input. ! " Schritt.1:.Datenset.einlesen.(hier:.ViagraCovariate.sav). " """"" Datei"à"Textdaten"einlesen"à"Datei"„ViagraCovariate.sav“"auswählen"à"durch"„Assistent" für"Textimport"durchklicken“*"à"Fertigstellen!" " *Achtung!"" Seite"2:""„Enthält"die"erste"Zeile"der"Datei"Variablennamen?“"" " """""""""""""""à"i.d.R."sollte"hier"„Ja“"angeklickt"werden" ! ! ! ! Schritt.2:.ANCOVA.durchführen. " Analysieren"à"Allgemeines"Lineares"Modell"à"Univariat"à"aV,"uV"(="feste"Faktoren)"und" Kovariate"festlegen"(hier:"aV"="Libido;"uV"="Dosis;"Kovariate"="Libido"des"Partnerin)"à"OK!" " " " " " " " !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" ! " Schritt"2.1:"ANCOVA"finden"und"Variablen"festlegen" " "

! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" !

3 SPSS-Output.

. ..Bevor"die"Ergebnisse"interpretiert"und"berichtet"werden"können,"müssen"zunächst"die"" ""Voraussetzungen"der"Kovarianzanalyse"geprüft"werden." " .

4 Prüfen.der.Voraussetzungen. .

4.1 Homoskedastizität.. 4.1.1 Graphisch. ! Streu-/Punktdiagramm. . Schritt.1:.Residuen"berechnen. . Analysieren"à"Allgemeines"Lineares"Modell"à"Univariat"à"aV,"uV"(="feste"Faktoren)"und" Kovariate"festlegen"(hier:"aV"="Libido;"uV"="Dosis;"Kovariate"="Libido"des"Partnerin)"à" Speichern"à"Häkchen"setzen"bei:"a."Residuen:"nicht"standardisiert,"standardisiert;"b." Vorhergesagte"Werte:"nicht"standardisiert;"c."Diagnose:"Cook"Distanz" !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" ! " " . . . ! ! ! ! ! ! !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" ! Ergebnis"Datenansicht" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Schritt.2:.Grafik"erstellen" " Grafik"à"Diagrammerstellung"à"Streu-/Punktdiagramm"à"Einfaches"Streudiagramm"à"yAchse:"Residiuen"der"aV"(hier:"Libido);"x-Achse:"vorhergesagte"Werte"für"die"aV"(hier:"Libido)" à"OK!" " " " " "

" " " " " !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" ! 4.1.1.1 SPSS-Output+ ! ! " " " " " " " " " " " " " " " " " Die"Voraussetzung"der"Homoskedastizität"gilt"hier"als"nicht"gegeben,"da"die"Residuen" eine"stark"unterschiedliche"Varianz"aufweisen"und"nur"teilweise,"um"einen" " Erwartungswert"von"0"schwanken."Hier"müsste"nun"mit"der"Korrektur"nach"Welch" weitergerechnet"werden,"die"uns"in"SPSS"allerdings"nicht"zur"Verfügung"steht." " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" !

4.2 Normalverteilung.der.Residuen. 4.2.1 Graphisch.. ! Q-Q-Plots" " Analysieren"à"Deskriptive"Statistik"à"QQ-Diagramm"à"Residuen"der"aV"als"Variable" festlegen"(alternativ:"standardisierte"Residuen"der"aV);"Testverteilung:"Normal"à"OK!" " " " " " " " " " " " " " " " " " "

" " " " " " " " " " " " " " !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" ! 4.2.1.1 SPSS-Output+ . . . . . . . . . . . . " " " " " " " " " Voraussetzung"der"Normalverteilung"der"Residuen"ist"annähernd"erfüllt." " " 4.2.2 Numerisch. . Betrachtung"der"standardisierten"Residuen"in"der"Datenansicht" " Voraussetzung"der"Normalverteilung"der"Residuen"erfüllt,"wenn"gilt:" " " a."ca."95%"der"standardisierten"Residuen"sollten"kleiner"als"2"sein" " b."ca."99%"der"standardisierten"Residuen"sollten"kleiner"als"3"sein" " " " " Voraussetzung"der"Normalverteilung"der"Residuen"ist"erfüllt." " " " . Voraussetzung.der.Normalverteilung.der.Residuen.nicht.erfüllt. àErgebnisse"können"nicht"interpretiert"werden." " " " !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" !

4.3 Extreme.Werte. . . Schritt"1:"Berechnung"des"Grenzwertes" " ! " """"Grenzwert"="

!"#$$%&'"öß!!!"#$!! !"# !"#$$%&!!

"

" Schritt"2:"Vergleich"der"Cooks-Distance-Werte"aus"der"Datenansicht"mit"dem"errechneten" " """""Grenzwert,"um"extreme"Werte"zu"identifizieren,"die"einen"starken"Einfluss"haben" " " Extreme.Werte.gefunden. à"Daten"auf"Eingabefehler"kontrollieren"und"evt."Probanden"entfernen" . . .

. . . !

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ANCOVA&-!Kovarianzanalyse" !

5 Berichten. " Faktor"

DF" QS" MQS" F" P" 2" 25.185" 12.593" 4.142" 0.027" Libido"Partnerin" 1" 15.076" 15.076" 4.959" 0.035" " " Die"Kovariate"der"Libido"der"Partnerin"war"signifikant"mit"der"Libido"der"Testperson" assoziiert:"F(1,"26)="4.96,"p...