Gerne beraten wir Sie auch telefonisch & geben Ihnen eine kostenfreie persönliche Auskunft zu Ihrem Projekt.

X

R Programmierung für die statistische Auswertung eines Strukturgleichungsmodells in der Psychologie

Im Rahmen dieser psychologischen Studie haben wir eine R Programmierung für die statistische Auswertung eines Strukturgleichungsmodells im Statistikprogramm R durchgeführt.

Sollten Sie zu einem Projekt dieser oder auch jeder anderen Art Unterstützung benötigen, helfen unsere Statistiker Ihnen gerne weiter. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

Vorbereitung und Herausforderung

Ein häufiger Fall in psychologischen Studien ist die statistische Auswertung von dyadischen Daten. Dyadische Daten sind Daten von zwei oder mehreren Personen, die voneinander abhängig sind und sich gegenseitig beeinflussen (z.B. Mann und Frau, Elternteil und Kind, Kollegen usw.). Von unserem Kunden haben wir den Auftrag erhalten, Paare in Beziehungen zu analysieren und herauszufinden, wie Persönlichkeitsmerkmale wie Extraversion, Verträglichkeit oder Neurotizismus die Beziehungszufriedenheit beeinflussen.

Projektverlauf und Auswertung

Dyadische Daten werden oft im Rahmen eines APIM (actor partner interdependence model) analysiert. Die fokale Person wird als Akteur bezeichnet, und die zweite Person somit als Partner. Spezifisch ist, dass jede Person in der Dyade gleichzeitig nicht nur durch seine eigene Persönlichkeit beeinflusst (direkter Effekt) wird, sondern auch durch der von seinem Partner (indirekter Effekt).

Statistisch gesehen kann man dyadische Daten mit einem Strukturgleichungsmodell (engl. SEM, structural equation modelling) analysieren. Mit dieser Methode werden mehrere Regressionsgleichungen basierend auf Kovarianz- oder Korrelationsmatrix simultan geschätzt und die gesuchten Einflussparameter werden ermittelt. Als unabhängige Variablen dienen die Persönlichkeitsmerkmale, und als abhängige Variable die Beziehungszufriedenheit.

Oft verwendet man für die statistische Auswertung von einem Strukturgleichungsmodell SPSS, wir haben uns jedoch aufgrund der Anforderungen des Projekts für das Statistikprogramm R entschieden. In R wurde das Paket lavaan (latent variable analysis) und die Funktion sem benutzt. Das Paket erlaubt freie Modellspezifikation, ggf. auch mit Restriktionen, sowie eine freie Wahl der Schätzmethode wie z.B. ML, REML oder OLS. Die Ausgabe beinhaltet die geschätzten Koeffizienten mit Signifikanzen sowie die Modelgütemaße und erlaubt somit sofortige Antworten auf die Forschungsfragen.

apim_example <-'
##actor effects
satisfaction female ~ actor*extraversion female
satisfaction male ~ actor*extraversion male
## partner effects
satisfaction female ~ partner*extraversion male
satisfaction male ~ partner*extraversion female
##similarity
satisfaction female ~~ satisfaction male
'
model <- sem(apim_example, missing="ML", data=data)
summary(model, fit.measures=TRUE)

Für die Visualisierung der Ergebnisse wurde eine RSA (Response Surface Analysis) genutzt. Dies ist ein 3D Plot, wobei die unabhängige Variablen sich für beide Dyaden-Mitglieder auf den X- und Y-Achsen befinden, und die abhängige Variable auf der Z-Achse. Daraus kann abgelesen werden, bei welche Kombination von z.B. Extraversion von beiden Partner die Lebenszufriedenheit am höchsten ist. Die Visualisierung erlaubt eine klare und einfache Darstellung von Studienergebnisse und unterstützt somit die statistische Auswertung.

Ergebnis und Lieferung

Das Ergebnis des Projektes war eine fertige R Programmierung, die Kundendaten als Input benutzte und die geschätzten Effekte lieferte, zusammen mit den RSA Visualisierungen, sowie eine Interpretation der Ergebnisse. Der Kunde konnte somit den Code der R Programmierung sofort auf seine Daten anwenden und alle nötigen Kennzahlen berechnen, und mit Hilfe der Interpretationen die Ergebnisse fachlich angemessen darstellen. Dadurch konnte die statistischen Hypothese des Kunden bestätigt werden, dass Paare, bei denen beide Personen ähnliche Persönlichkeitsmerkmale demonstrieren, generell höhere Beziehungszufriedenheit haben.