Einfaktorielle ANCOVA

Einfaktorielle ANCOVA mit post-hoc Tests in SPSS durchführen

In diesem Schritt berechnen wir die eigentliche einfaktorielle ANCOVA in SPSS. Zusätzlich dazu lassen wir uns von SPSS post-hoc Tests berechnen (auf dieser Seite zeigen wir noch zusätzlich, wie man in SPSS geplante Kontraste berechnet).

Die Vorgehensweise verläuft analog zu der Überprüfung der Homogenität der Regressionssteigungen, nur das wir zusätzliche Optionen auswählen, die wir auch später, beim Berichten der Ergebnisse, verwenden.

SPSS Anleitung

  1. Um die einfaktorielle ANCOVA durchzuführen, gehen wir zu Analysieren > Allgemeines lineares Modell > Univariat…

    Einfaktorielle ANCOVA über das SPSS-Menü aufrufen


  2. Da wir bereits im vorigen Schritt Berechnungen über dieses Dialogfenster gemacht haben, sind die Variablen bereits eingetragen. Für die Berechnung der einfaktoriellen ANCOVA können die Auswahl auch so lassen. Wir müssen allerdings das Modell wieder in seinen Ausgangszustand setzen, was wir mit einem Klick auf Modell… tun können.

    Univariate ANCOVA SPSS Dialogfenster (ausgefüllt)


  3. Wir sehen das unser Modell noch aus der Überprüfung der Regressionssteigungen ausgefüllt ist. Mit einem Klick auf Gesättigtes Modell übergeben wir die Modelldefinition wieder an SPSS…

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, univariates allgemeines lineares Modell, Modelloptionen (ausgefüllt)


  4. …mit einem Klick auf Weiter bestätigen wir unsere Eingabe und kehren zum vorigen Dialogfesnter zurück.

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, univariates allgemeines lineares Modell, Modelloptionen, gesättigtes Modell


  5. Hier klicken wir auf Geschätzte Randmittel und erhalten folgendes Dialogfesnter.

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, geschätzte Randmittel


  6. Mit den Optionen hier berechnet uns SPSS zwei Dingen: Zum einen erhalten wir paarweise Vergleiche der Gruppen unserer unabhängigen Variable (die post-hoc Tests), zum anderen erhalten wir deskriptive Statistiken (wie z.B. den Mittelwert) jeder Gruppe. Das Besondere ist hier, dass für beide Berechnungen die Kovariaten mit einbezogen werden. Das heißt beispielsweise, dass sich die Mittelwerte jeder Gruppe von denen unterscheiden werden, die wir uns sonst über SPSS berechnen lassen würden, da diese Berechnungen noch für keine Kovariaten kontrolliert haben.

    Um diese Statistiken zu erhalten, tragen wir unsere Gruppierungsvariable gruppe in das Feld Mittelwerte anzeigen für und machen einen Haken bei Haupteffekte vergleichen.

    Bei der Anpassung des Konfidenzintervalls können wir Bonferroni wählen, oder die p-Werte später mit einem anderen Verfahren anpassen, beispielsweise mit der Bonferroni-Holm-Korrektur. Falls wir eine andere Korrektur nachträglich selbst durchführen wollen, würden wir hier erst einmal LSD(kein) wählen.

    Wenn wir mit allem fertig sind, bestötigen wir allen mit einem Klick auf Weiter.

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, geschätzte Randmittel (ausgefüllt)


  7. Wieder zurück im Hauptdialogfenster, wollen wir jetzt noch einige Statistiken berechnen lassen, die wir später z.B. bei der Überprüfung auf Ausreißer benötigen werden. Dazu drücken wir einmal auf Speichern

  8. Es erscheint das Fenster unten….

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, Speichern


  9. …aus dem wir uns die Cook-Distanzen und Hebelwerte speichen lassen wollen, sowie bei den Residuen, Standardisiert. Fertig ausgefüllt sollte unser Dialogfenster so wie unten aussehen. Wir bestätigen wieder mit einem Klick auf Weiter.

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, Speichern (ausgefüllt)


  10. Als Letztes gehen wir noch in die Optionen, was das Dialogfesnter hier öffnet:

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, Optionen


  11. Hier wählen wir Deskriptive Statistiken, Schätzungen der Effektgröße und Homogenitätstests aus.

    SPSS einfaktorielle ANCOVA, Optionen (ausgefüllt)


  12. Mit einem Klick auf Weiter gelangen wir wieder zu dem Hauptdialog.

  13. … dort drücken wir OK um die einfaktorielle ANCOVA zu berechnen.

Im nächstes Schritt überprüfen wir die weiteren Voraussetzungen und beginnen dann mit der Interpretation und Verschriftlichung der Ergebnisse.