Pakete laden # Benötigte Pakete --> Installieren, falls nicht schon vorhanden library(psych) # Für logistische Transformationen library(ggplot2) # Grafiken library(gridExtra) library(MatchIt) # Für das Propensity Score Matching library(questionr) # Für gewichtete Tabellen Datenbeispiel Wir verwenden wieder unserer fiktives Datenbeispiel, in dem Patient*innen, die an einer Depression oder einer Angststörung leiden, entweder mit einer kognitiven Verhaltenstherapie (CBT) behandelt oder in einer Wartekontrollgruppe belassen wurden. Die Zuordnung konnte nicht randomisiert erfolgen, weshalb der Effekt der Behandlung nicht ohne weiteres berechenbar ist.
Einleitung und Datenbeispiel In der psychologischen Forschung ist die Bestimmung kausaler Effekte oft eine Herausforderung, dies gilt auch für die klinisch-psychologische Forschung. Wenn ein Treatment nicht randomisiert zugeordnet werden kann, besteht die Gefahr, dass andere Einflussgrößen geschätzte Wirkungen des Treatments verzerren. Bevor wir mit dem (simulierten) Beispiel beginnen, laden wir zunächst die beiden Pakete, die wir in der Sitzung brauchen werden.
Pakete laden # Benötigte Pakete --> Installieren, falls nicht schon vorhanden library(psych) # Für Deskriptivstatistiken library(EffectLiteR) # Für die Schätzung adjustierter Effekte library(car) # Quadratsummen in Anova-Output Simuliertes Beispiel In unserem fiktiven Datenbeispiel wurden Patient:innen, die an einer Depression oder einer Angststörung leiden, entweder mit einer kognitiven Verhaltenstherapie (CBT) behandelt oder in einer Wartekontrollgruppe belassen.
Einleitung In dieser Sitzung schauen wir uns die Kovarianzanalyse, auch ANalysis Of COVAriance (ANCOVA), als Erweiterung der ANOVA an und nutzen diese als Überleitung zur moderierten Regressionsanalyse. Diese Sitzung basiert auf Literatur aus Eid et al. (2017) Kapitel 19 (insbesondere 19.9-19.12).
Daten laden Wir verwenden wieder den Datensatz von Schaeuffele et al. (2020), die den Effekt des Unified Protocol (UP) als Internetintervention für bestimmte psychische Störungen durchgeführt haben. Wir laden den Datensatz ein und kürzen diesen (für mehr Informationen zum Datensatz sowie zum Einladen und Kürzen erhalten Sie in der vorherigen Sitzung zu ANOVA vs.