@@RegorzStatistik Vielen Dank auch von mir. Können Sie mir bitte sagen, wie sich Faktoren und Kovariaten unterscheiden, bzw. was Faktoren in dieser SPSS-Eingabe wären?
Wie bekommt man bei einer Längsschnitt Mehrebenenanalyse ein 3tes Level hinzugefügt? L1 Mess eitpunkte L2 Person L3 Teams Danke für deine super Videos.
Die Random Covariance zeigt, wie Random Intercept und Random Slope miteinander zusammenhängen. Hier tun sie es nicht (signifikant) - zumindest im letzten und entscheidenden Modell, da würde ich in diesem Beispiel vermutlich nichts zu sagen in Artikel/Arbeit. Wenn es signifikant geworden wäre, würde die negative Kovarianz bedeuten, dass Level 2 Einheiten mit überdurchschnittlicher Slope tendenziell unterdurchschnittliche Intercepts aufweisen (und umgekehrt).
Beschreibt es dann nicht eher eine positive Kovarianz, da diese ähnlich wie die Korrelation interpretiert wird? D.h. bei einer negativen Kovarianz müsste doch bedeuten, dass erhöhte Intercepts eher niedrigere Steigerungen aufweisen? Also der Effekt der Extraversion eher niedriger in Schulklassen ist, die eine erhöhte durchschnittliche Popularität aufweisen.
@@anonymeironikerin2839 Sie können die Kovarianz ähnlich einer Korrelation interpretieren. In meinem Beispiel war, soweit ich mich erinnere, die Kovarianz negativ, deshalb habe ich diese als negativen Zusammenhang zwischen Random Intercept und Random Slope interperetiert. Bei einer positiven Kovarianz würde ich von einem positiven Zusammenhang zwischen Random Slope und Random Intercept ausgehen. Und Sie können es in beide Richtungen formulieren (jetzt wieder für das Beispiel mit negativer Kovarianz): Hohe Intercepts mit geringer Slope Hohe Slope mit geringem Intercept Das ist nur eine Frage der Perspektive.
Unendlich vielen Dank! Sie haben mir sooooo sehr geholfen und mir den.....sie wissen schon was.... für meine Masterarbeit gerettet!!!! 🥰🥰🥰🥰🥰
Vielen Dank für das Video! Könnten Sie vielleicht auch ein Video zu einem Längschnittmodell-Beispiel machen?
Das ist zwar langfristig vorgesehen, wird jedoch noch eine längere Zeit dauern, bis es soweit ist.
@@RegorzStatistik vielen dank für Ihre schnelle Antwort! Können Sie mir sagen, welche Variablen in den Reiter "wiederholt" hinzugefügt werden müssen?
@@Cop954 In das Feld "Wiederholt" kommt die Variable Zeit (oder Messzeitpunkt u.ä.)
@@RegorzStatistik ok vielen Dank!
@@RegorzStatistik Vielen Dank auch von mir. Können Sie mir bitte sagen, wie sich Faktoren und Kovariaten unterscheiden, bzw. was Faktoren in dieser SPSS-Eingabe wären?
Wie bekommt man bei einer Längsschnitt Mehrebenenanalyse ein 3tes Level hinzugefügt? L1 Mess eitpunkte L2 Person L3 Teams Danke für deine super Videos.
Das weiß ich leider nicht, so ein Modell habe ich noch nie geschätzt.
Wie würde man dann hier die Kovarianz interpretieren?
Die Random Covariance zeigt, wie Random Intercept und Random Slope miteinander zusammenhängen. Hier tun sie es nicht (signifikant) - zumindest im letzten und entscheidenden Modell, da würde ich in diesem Beispiel vermutlich nichts zu sagen in Artikel/Arbeit.
Wenn es signifikant geworden wäre, würde die negative Kovarianz bedeuten, dass Level 2 Einheiten mit überdurchschnittlicher Slope tendenziell unterdurchschnittliche Intercepts aufweisen (und umgekehrt).
Beschreibt es dann nicht eher eine positive Kovarianz, da diese ähnlich wie die Korrelation interpretiert wird? D.h. bei einer negativen Kovarianz müsste doch bedeuten, dass erhöhte Intercepts eher niedrigere Steigerungen aufweisen? Also der Effekt der Extraversion eher niedriger in Schulklassen ist, die eine erhöhte durchschnittliche Popularität aufweisen.
@@anonymeironikerin2839 Sie können die Kovarianz ähnlich einer Korrelation interpretieren.
In meinem Beispiel war, soweit ich mich erinnere, die Kovarianz negativ, deshalb habe ich diese als negativen Zusammenhang zwischen Random Intercept und Random Slope interperetiert.
Bei einer positiven Kovarianz würde ich von einem positiven Zusammenhang zwischen Random Slope und Random Intercept ausgehen.
Und Sie können es in beide Richtungen formulieren (jetzt wieder für das Beispiel mit negativer Kovarianz):
Hohe Intercepts mit geringer Slope
Hohe Slope mit geringem Intercept
Das ist nur eine Frage der Perspektive.
Vielen Dank für die schnellen Rückmeldungen😊