STATISTIK-FORUM.de

[annabaer]

Hallo,

leider bin ich mir immer noch unschlüssig, welchen Test ich für meine Studie verwenden muss. Vielleich kann mir jemand von Euch helfen!

Meine Probanden (N=37) wurden randomisiert in zwei Gruppen (Intervention/Kontroll) eingeteilt. Die Interventionsgruppe hat eine 4-wöchige Intervention erhalten, die Kontrollgruppe dementsprechend keine. Vor Beginn der Intervention (t0), sowie direkt danach (t1) mussten beide Gruppen jeweils einen von mir erstellen Fragebogen ausfüllen. Bei jedem der Fragebögen erhält man am Ende ein Gesamtscore. Somit hab ich für t0 und t1 jeweils 3 Gesamtscores für jeden Probanden.

Die Foschungsfrage beschäftigt sich im Endeffekt damit, ob sich die Scores von Self-Efficacy, Stress und Sleep Quality nach Durchführung der Intervention verbessert haben.

Ich habe bereits meine Daten auf Normalverteilung überprüft und alle Daten sind normalverteilt.

Mein ursprünglicher Gedanke war es, mit einem gepaarten t-test die Verbesserung innerhalb der Gruppen zu testen (sprich gab es innerhalb der Gruppen überhaupt eine sign. Verbesserung), sowie mit Hilfe eines ungepaarten t-Test die Gruppenunterschiede (Intervention/Kontroll) zu untersuchen. Allerdings bin ich mir mittlerweile nicht mehr ganz sicher, würde mich also sehr darüber freuen Eure Meinung zu hören!

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Ich habe bereits meine Daten auf Normalverteilung überprüft und alle Daten sind normalverteilt.

Das ist ja nun hier leider irrelevant. Wer hat Dir aufgetragen, ausgerechnet darauf Zeit zu
verwenden?

Übrigens sind Deine Daten (eigentlich: die Variablen, also die Grundgesamtheit, aus der die
Stichprobendaten stammen) nicht normalverteilt, sondern der Test konnte die Nullhypothese
nicht verwerfen. Das ist gerade bei so kleinen Stichproben (= geringe Teststärke)
ein himmelweiter Unterschied. Aber wie gesagt hier nicht wichtig.

Mein ursprünglicher Gedanke war es, mit einem gepaarten t-test die Verbesserung innerhalb der Gruppen zu testen (sprich gab es innerhalb der Gruppen überhaupt eine sign. Verbesserung), sowie mit Hilfe eines ungepaarten t-Test die Gruppenunterschiede (Intervention/Kontroll) zu untersuchen.

Ich würde eine gemischte Varianzanalyse vorschlagen, also Messwiederholungsvarianzanalyse
mit dem Innersubjektfaktor "Messzeitpunkt" plus dem Zwischensubjektfaktor "Gruppe". Die
Wechselwirkung Zeit*Gruppe repräsentiert, ob sich die Gruppen untereschiedlich verändert
haben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[annabaer]

Hi PonderStibbons,

vielen lieben Dank für die schnelle Antwort!

"Aufgetragen" hat mir das niemand, aber generell verfahren wir in der Uni immer so. Also unser erster Schritt ist immer die Überprüfung der Normalverteilung, um im Endeffekt zu entscheiden welche Tests verwendbar sind. Aber ob das nun alles korrekt ist sei dahingestellt und ansonsten würde ich gerade wohl auch nicht in einem Statistikforum nachhaken Das meine Stichprobe recht klein ist und es dahingehend eigentlich unwichtig ist, stimmt schon.

Danke für Deinen Vorschlag! Könntest Du mir vielleicht noch erklären, wieso eine ANOVA und kein t-Test Deiner Meinung nach Sinn machen würde? Oft wird die ANOVA immer mit 3 Messzeitpunkten oder Gruppen aufgeführt. Das ist bei mir ja nicht der Fall. Mein Gedanke kam hier her: https://statistikguru.de/spss/gepaarter ... ele-5.html

Danke für Deine Hilfe

[PonderStibbons]

"Aufgetragen" hat mir das niemand, aber generell verfahren wir in der Uni immer so. Also unser erster Schritt ist immer die Überprüfung der Normalverteilung, um im Endeffekt zu entscheiden welche Tests verwendbar sind.

In der ganzen Uni, alle? Das kann ich fast nicht glauben im Jahr 2021 und Zeitalter des Internets.

Danke für Deinen Vorschlag! Könntest Du mir vielleicht noch erklären, wieso eine ANOVA und kein t-Test Deiner Meinung nach Sinn machen würde?

Weil es messwiederholte Daten sind und mehrere Gruppen vorliegen. Ein t-Test nur
zum Vergleich der post-Werte würde auf Einbezug der baseline-Daten verzichten,
was ein herber Verlust an statistischer power wäre. Außerdem könnten sich die
Gruppen trotz Randomisierung per Zufall von vornherein etwas unterscheiden,
das kann man so besser kontrollieren.

Oft wird die ANOVA immer mit 3 Messzeitpunkten oder Gruppen aufgeführt.

Oft mag sein, immer ganz gewiss nicht.

Mein Gedanke kam hier her: https://statistikguru.de/spss/gepaarter ... ele-5.html

Die Studie, die Du skizziert hast, entspricht keinem der drei Anwendungsbeispiele.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons