Ordinale Interaktion: Unterschied zwischen den Versionen
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Es ist sinnvoll, die Wirkung der Faktoren auf Zellenebene zu betrachten oder sie grafisch in Diagrammen zu veranschaulichen (siehe Beispiel; siehe Übersicht-Interaktionseffekte). So sieht man auf einen Blick, ob eine Interaktion vorliegt und welcher Art sie ist. Hierfür werden die Mittelwerte der jeweiligen Faktorstufenkombination (A1, A2,…, An) * (B1, B2,…,Bn) zunächst in eine Datenmatrix eingetragen und dann in ein Diagramm eingezeichnet. Im Diagramm weisen die Graphen bei einer vorliegenden ordinalen Interaktion jeweils in die gleiche Richtung. | Es ist sinnvoll, die Wirkung der Faktoren auf Zellenebene zu betrachten oder sie grafisch in Diagrammen zu veranschaulichen (siehe Beispiel; siehe Übersicht-Interaktionseffekte). So sieht man auf einen Blick, ob eine Interaktion vorliegt und welcher Art sie ist. Hierfür werden die Mittelwerte der jeweiligen Faktorstufenkombination (A1, A2,…, An) * (B1, B2,…,Bn) zunächst in eine Datenmatrix eingetragen und dann in ein Diagramm eingezeichnet. Im Diagramm weisen die Graphen bei einer vorliegenden ordinalen Interaktion jeweils in die gleiche Richtung. | ||
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In einem Experiment sollen Ursachen für aggressives Verhalten gefunden werden. Hierfür untersucht ein Forscher 180 Probanden, welche er zufällig aus einer repräsentativen Datenbank ausgewählt hat. Er möchte einerseits überprüfen, ob frustrierende Situationen (Faktor A) aggressive Verhaltensweisen bedingen. Andererseits möchte er auch die Umgebungsvariable Hitze (Faktor B) experimentell manipulieren. Die Frustration wird induziert, indem Probanden ein unlösbares Puzzle vorgelegt wird. Die Kontrollbedingung ist ein lösbares Puzzle. Die Hitze wird über die Klimaanlage reguliert. Ein Teil der Probanden arbeitet unter angenehmer Raumtemperatur (20°C) und ein Teil unter einer Hitzebedingung (30°C). Die Aggressivität wird im Anschluss in einem standardisierten Test erhoben. In diesem 2x2-faktoriellen Design können 2 Haupteffekte geprüft werden. Haupteffekt A: Führt Frustration zu Aggression? Und Haupteffekt B: Führt Hitze zu Aggression? Zusätzlich kann man die Interaktion der beiden Faktoren prüfen: Ist die Differenz zwischen Frustration und keine Frustration größer unter der Bedingung Hitze als unter der Bedingung Normaltemperatur? Die folgenden Abbildungen veranschaulichen eine mögliche ordinale Interaktion und erklären die Interpretation. | In einem Experiment sollen Ursachen für aggressives Verhalten gefunden werden. Hierfür untersucht ein Forscher 180 Probanden, welche er zufällig aus einer repräsentativen Datenbank ausgewählt hat. Er möchte einerseits überprüfen, ob frustrierende Situationen (Faktor A) aggressive Verhaltensweisen bedingen. Andererseits möchte er auch die Umgebungsvariable Hitze (Faktor B) experimentell manipulieren. Die Frustration wird induziert, indem Probanden ein unlösbares Puzzle vorgelegt wird. Die Kontrollbedingung ist ein lösbares Puzzle. Die Hitze wird über die Klimaanlage reguliert. Ein Teil der Probanden arbeitet unter angenehmer Raumtemperatur (20°C) und ein Teil unter einer Hitzebedingung (30°C). Die Aggressivität wird im Anschluss in einem standardisierten Test erhoben. In diesem 2x2-faktoriellen Design können 2 Haupteffekte geprüft werden. Haupteffekt A: Führt Frustration zu Aggression? Und Haupteffekt B: Führt Hitze zu Aggression? Zusätzlich kann man die Interaktion der beiden Faktoren prüfen: Ist die Differenz zwischen Frustration und keine Frustration größer unter der Bedingung Hitze als unter der Bedingung Normaltemperatur? Die folgenden Abbildungen veranschaulichen eine mögliche ordinale Interaktion und erklären die Interpretation. | ||
* Die Tabelle zeigt eine Beispiel-Datenmatrix: | * Die Tabelle zeigt eine Beispiel-Datenmatrix: | ||
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* Die erste Abbildung zeigt das Diagramm für den Faktor A: Der Haupteffekt A ist global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen Hitze und keine Hitze weisen in die gleiche Richtung. Die Bedingung Frustration hat immer zu mehr Aggressionen geführt als die Bedingung keine Frustration. | * Die erste Abbildung zeigt das Diagramm für den Faktor A: Der Haupteffekt A ist global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen Hitze und keine Hitze weisen in die gleiche Richtung. Die Bedingung Frustration hat immer zu mehr Aggressionen geführt als die Bedingung keine Frustration. | ||
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* Die zweite Abbildung zeigt das Diagramm für den Faktor B: Der Haupteffekt B ist global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen Frustration und keine Frustration weisen in die gleiche Richtung. Die Bedingung Hitze hat immer zu mehr Aggressionen geführt als die Bedingung keine Hitze. | * Die zweite Abbildung zeigt das Diagramm für den Faktor B: Der Haupteffekt B ist global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen Frustration und keine Frustration weisen in die gleiche Richtung. Die Bedingung Hitze hat immer zu mehr Aggressionen geführt als die Bedingung keine Hitze. | ||
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Aktuelle Version vom 13. Dezember 2021, 20:04 Uhr
Die ordinale Interaktion ist eine Form der Interaktion, in welcher die Haupteffekte beider Faktoren global interpretierbar sind.
In Abhängigkeit von der Art der Interaktion sind Aussagen über Haupteffekte gegebenenfalls zu modifizieren. Neben der ordnialen Interaktion gibt es in zweifaktoriellen Designs noch die Möglichkeit einer hybriden oder disordinalen Interaktion. Es ist sinnvoll, die Wirkung der Faktoren auf Zellenebene zu betrachten oder sie grafisch in Diagrammen zu veranschaulichen (siehe Beispiel; siehe Übersicht-Interaktionseffekte). So sieht man auf einen Blick, ob eine Interaktion vorliegt und welcher Art sie ist. Hierfür werden die Mittelwerte der jeweiligen Faktorstufenkombination (A1, A2,…, An) * (B1, B2,…,Bn) zunächst in eine Datenmatrix eingetragen und dann in ein Diagramm eingezeichnet. Im Diagramm weisen die Graphen bei einer vorliegenden ordinalen Interaktion jeweils in die gleiche Richtung.
Beispiel:' In einem Experiment sollen Ursachen für aggressives Verhalten gefunden werden. Hierfür untersucht ein Forscher 180 Probanden, welche er zufällig aus einer repräsentativen Datenbank ausgewählt hat. Er möchte einerseits überprüfen, ob frustrierende Situationen (Faktor A) aggressive Verhaltensweisen bedingen. Andererseits möchte er auch die Umgebungsvariable Hitze (Faktor B) experimentell manipulieren. Die Frustration wird induziert, indem Probanden ein unlösbares Puzzle vorgelegt wird. Die Kontrollbedingung ist ein lösbares Puzzle. Die Hitze wird über die Klimaanlage reguliert. Ein Teil der Probanden arbeitet unter angenehmer Raumtemperatur (20°C) und ein Teil unter einer Hitzebedingung (30°C). Die Aggressivität wird im Anschluss in einem standardisierten Test erhoben. In diesem 2x2-faktoriellen Design können 2 Haupteffekte geprüft werden. Haupteffekt A: Führt Frustration zu Aggression? Und Haupteffekt B: Führt Hitze zu Aggression? Zusätzlich kann man die Interaktion der beiden Faktoren prüfen: Ist die Differenz zwischen Frustration und keine Frustration größer unter der Bedingung Hitze als unter der Bedingung Normaltemperatur? Die folgenden Abbildungen veranschaulichen eine mögliche ordinale Interaktion und erklären die Interpretation.
- Die Tabelle zeigt eine Beispiel-Datenmatrix:
- Die erste Abbildung zeigt das Diagramm für den Faktor A: Der Haupteffekt A ist global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen Hitze und keine Hitze weisen in die gleiche Richtung. Die Bedingung Frustration hat immer zu mehr Aggressionen geführt als die Bedingung keine Frustration.
- Die zweite Abbildung zeigt das Diagramm für den Faktor B: Der Haupteffekt B ist global interpretierbar. Die Graphen der beiden Faktorstufen Frustration und keine Frustration weisen in die gleiche Richtung. Die Bedingung Hitze hat immer zu mehr Aggressionen geführt als die Bedingung keine Hitze.
