Repeated Measures Covariates

reinierslot

Ik zit al enige tijd met mijn handen in mijn haren omtrent een SPSS probleem.

Voor mijn Masterthesis Sociale Wetenschappen zoek ik uit of logo's invloed hebben op de brand personality van non-profitorganisaties. Nu gebruik ik daar Repeated Measures voor maar moet ik die resultaten controleren met covariates. De repeated measures bestaat uit twee factoren: kleur (met twee items - rood en blauw) en type logo (met drie items - typografische, symbolische en figuratieve logo's). Wanneer ik deze uitvoer blijkt dat kleur significant invloed heeft op de brand personality: 0.001 (significant, F = 12.830) -Rood (M= 3.390, SE=0.081) en Blauw (M=3.625, SE=0.075).

Wanneer ik opleidingsniveau en leeftijd toevoeg als covariaten verdwijnt ineens de significantie: p = .078. nb. als ik alleen leeftijd doe blijft kleur significant.

Mijn vraag is wat betekent dit? Betekent dit dat het resultaat dat kleur invloed heeft op brand personality toevallig is en wordt verklaard door opleidingsniveau?

Graag hoor ik jullie reactie.

Saffron

Eerst een wedervraag: waarom voeg je de covariaten aan je model toe als interacties? Uit je beschrijving maakte ik namelijk op dat je alleen voor de covariaten wilt corrigeren, maar met interacties ga je weer een stap verder. Als interacties wel hetgene is waar je in geïnteresseerd bent, zorg er dan voor dat je model hiërarchisch is. Dus niet Y= kleur + kleur*opleiding maar Y= kleur + opleiding + kleur*opleiding.

reinierslot

Ja corrigeren is inderdaad wat ik wil doen maar volgens mij gebeuren de interacties vanzelf wanneer ik deze toevoeg aan de repeated measures analyse.

Enig idee hoe ik ze aan mijn model kan 'corrigeren' en hoe ik dit interpreteer?

Saffron

Volgens mij is dat niet vanzelf gegaan, want dan hadden de main effecten van leeftijd en opleiding ook in het model gezeten. Ik krijg een beetje de indruk dat je zelf eigenlijk niet weet wat je aan het doen bent en waarom en hoe je corrigeert. Misschien is het verstandig om eerst eens een statistiek boek in te duiken (evt. een boek specifiek voor analyseren in SPSS). Heb je al bekeken wat de gemiddelde leeftijd en opleidingsniveau binnen de categorieën van kleur en logo is? Dat is de eerste stap die je wat inzicht geeft in de verdeling van de variabelen en noodzaak voor corrigeren. Als er een associatie is tussen leeftijd en de uitkomstmaat en als er tevens een groot leeftijdsverschil is tussen mensen die voor rood of blauw kiezen, dan zal het effect voor kleur dat je vind in een univariaat model gedreven worden door leeftijd. Als je echter corrigeert voor leeftijd, dan geeft de estimate voor kleur het effect weer van kleur onafhankelijk van leeftijd.

Onder het knopje 'Model' (of in de syntaxregel 'Model' als je met een syntax werkt) kun je je model bepalen. In jouw geval zouden dat alleen main effecten van je covariaten moeten zijn en niet ook de interacties.

Wetenschapsforum

Laatste berichten

Nieuwsberichten

Repeated Measures Covariates

Repeated Measures Covariates

Re: Repeated Measures Covariates

Re: Repeated Measures Covariates

Re: Repeated Measures Covariates