Autor des Abschnitts: Rebecca Vederhus, Sebastian Jentschke

Von SPSS zu jamovi: Kovarianzanalyse (ANCOVA)

Dieser Vergleich zeigt, wie die Annahme der Homogenität der Regressionssteigungen in SPSS und jamovi getestet werden kann. Der SPSS-Test folgt der Beschreibung in Kapitel 13.7 in Field (2017), insbesondere Abbildung 13.9 und Ausgabe 13.12. Er verwendet den Datensatz Puppy Love Dummy.sav, der von der Webseite zum Buch heruntergeladen werden kann.

SPSS

jamovi

In SPSS können Sie diese Analyse wie folgt durchführen: Analyze → General Linear Model → Univariate.

In jamovi tun Sie dies mit: Analyses → ANOVA → ANCOVA.

SPSS_Menu_ANCOVA5

jamovi_Menu_ANCOVA5

In SPSS verschieben Sie Happiness in die Variablenbox Dependent Variable, Dose in die Variablenbox Fixed Factor(s) und Puppy_love in die Variablenbox Covariate(s).

In jamovi verschieben Sie die Variable Happiness in die Variablenbox Dependent Variable, die Variable Dose in die Variablenbox Fixed Factors und die Variable Puppy_love in die Variablenbox Covariates.

SPSS_Input_ANCOVA5_1

jamovi_Input_ANCOVA5_1

Öffnen Sie das Fenster Model, und klicken Sie auf Build terms. Markieren Sie dann die Variablen Dose und Puppy_love, öffnen Sie das Dropdown-Menü und wählen Sie Interaction.

Als Nächstes öffnen Sie das Fenster Model. Markieren Sie sowohl Dose als auch Puppy_love, dann klicken Sie auf den Pfeil mit dem Dropdown-Menü und auf Interaction.

SPSS_Input_ANCOVA5_2

jamovi_Input_ANCOVA5_2

Vergleiche zwischen der Ausgabe in SPSS und jamovi zeigen, dass die Ergebnisse identisch sind.

SPSS_Output_ANCOVA5

jamovi_Output_ANCOVA5

In SPSS zeigt die Tabelle Tests of Between-Subjects Effects die Summe der Quadrate für die Variablen sowie den Interaktionsterm (Dosis * Puppy_love). Die Tabellen enthalten auch Freiheitsgrade, mittlere Quadrate, F-Werte und Signifikanzwerte.

In jamovi sind diese Ergebnisse in einer ähnlichen ANCOVA Tabelle zu finden, die auch Quadratsummen, Freiheitsgrade, mittlere Quadrate, F-Werte und Signifikanzwerte enthält. Diese Werte sind in der gleichen Reihenfolge angeordnet wie in der SPSS-Tabelle.

Der Hauptunterschied zwischen den Ergebnissen in SPSS und jamovi besteht darin, dass SPSS die folgenden Ausgaben liefert: Corrected Model, Intercept, Total und Corrected Total. SPSS liefert auch R²- und adjustierte R²-Werte für das korrigierte Modell.

Vergleicht man die Zahlenwerte, sind sie gleich: SS*<sub>Dose</sub> = 36.6, *p < .01; SS*<sub>Puppy_love</sub> = 17.2, *p < .05; SS*<sub>Dose * Puppy_love</sub> = 20.4, *p < .05.

Wenn Sie diese Analysen mit Hilfe der Syntax replizieren möchten, können Sie die unten stehenden Befehle verwenden (in jamovi kopieren Sie einfach den unten stehenden Code in Rj). Alternativ können Sie auch die SPSS-Ausgabedateien und die jamovi-Dateien mit den Analysen unterhalb der Syntax herunterladen.

 
UNIANOVA Happiness BY Dose WITH Puppy_love
  /METHOD=SSTYPE(3)
  /INTERCEPT=INCLUDE
  /CRITERIA=ALPHA(0.05)
  /DESIGN=Dose\*Puppy_love Dose Puppy_love.

jmv::ancova(
    formula = Happiness ~ Dose + Puppy_love + Dose:Puppy_love,
    data = data)

SPSS-Ausgabedatei mit den Analysen

jamovi-Datei mit den Analysen
Referenzen
Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). SAGE Publications. https://edge.sagepub.com/field5e