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[Hannes87]

Hi,
ich wollte eine 3-faktorielle Varianzanalyse durchführen. Die UVs sind nominal und ordinal, die AV ist metrisch. Allerdings sind weder Nomalverteilung noch Varianzhomogenität (0,000) gegeben. Welches Verfahren muss ich jetzt nutzen? Der Kruskal-Wallis-Test ist meiner Meinung nach nur für ein einfaktorielles Design vorgesehen oder?

Weitere Daten:
n=466
UV1: 2 Ebenen, nominal
UV2: 3 Ebenen, nominal
UV3: 4 Ebenen, ordinal
Die Größe der einzelnen Stichprobe schwankt zwischen 4 und 103.
Das bisherige Ergebnis der Varianzanalyse würde mir im übrigen gefallen

Ansonsten habe ich noch folgende Fragen:
1. Die Normalverteilung bezieht sich nur auf die AV oder?
2. Mir ist bewusst, dass die Varianzanalyse robust gegen Verletzungen der Normalverteilung und Varianzhomogenität ist. In meinem Fall ist diese aber dennoch zu stark oder?
3. Macht es Sinn, stattdessen 3 einfaktorielle Varianzanalysen durchzuführen? Bei 2 davon wäre zumindest die Varianzhomogenität gegeben. Außerdem würde die Größe der einzelnen Stichproben steigen.

Vielen Dank für eure Hilfe!

[PonderStibbons]

1. Die Normalverteilung bezieht sich nur auf die AV oder?

Nein, die Verteilung der AV in den Gruppen, oder noch einfacher, auf die Verteilung des Vorhersagefehlers (der Residuen). Bei größeren Stichproben ist aber auch das nicht mehr relevant.

2. Mir ist bewusst, dass die Varianzanalyse robust gegen Verletzungen der (...) Varianzhomogenität ist. In meinem Fall ist diese aber dennoch zu stark oder?

Gegen Verletzungen der Varianzhomogenität ist eine VA ganz besonders empfindlich.
Und zwar dann, wenn die Gruppen ungleich groß sind. Wie stark die Inhomogenität
ist, kann man von hier aber doch gar nicht beurteilen, alles was vorliegt, ist ein p-Wert,
und der ist bei größeren Stichproben sowieso klein. Zu dem Thema siehe auch
http://www.uni-graz.at/ilona.papousek/t ... s/faq.html FAQ#5

3. Macht es Sinn, stattdessen 3 einfaktorielle Varianzanalysen durchzuführen?

Über Thema, Hintergrund, Fragestellung, Sinn und Zweck der vielen Gruppen
oder von Gruppen, die n=4 umfassen, ist ja nichts gesagt worden.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Hannes87]

Danke schon mal für deine Antwort. Wir hatten schon mal in einem anderen Thread geschrieben. Ich fasse mein Vorhaben noch mal kurz zusammen.
Es geht darum, wie sich der Spielstand eines Fußballspiels verändert, nachdem ein Spieler einen Platzverweis bekommen hat (AV=(-4) bis 3).
Die UVs sind:
1. Spielort (Heim/Auswärts)=nominal
2. Zeitpunkt(4 Klassen, z.B. 80.min-85.min) = ordinal
3. Spielstand (Rückstand, Unentschieden, Führung)=nominal

Dadurch kommen ich auf 2*4*3=24 Stichproben. Wie schon gesagt, schwankt deren Größe zwischen 4 und 103.
Wenn ich 3 einfache Varianzanalysen durchführe, sind alle Stichproben größer als 50 und die fehlende Normalverteilung dürfte egal sein.
Außerdem habe ich bei den UVs Spielort und Spielstand eine Varianzhomogenität. Leider aber nicht beim Zeitpunkt.
Ich hoffe das hilft erst mal mein Problem zu verstehen.
Wie gehe ich jetzt am besten vor? 3-faktorielle VA, 3 einfaktorielle VAs, Kruskal-Wallis oder doch etwas ganz anderes?
Viele Grüße

EDIT: Außerdem fällt mir grad ein, dass ich die 4 Zeitpunkt-Klassen ja theoretisch gleich groß machen könnte. Dann dürfte die Varianzheterogenität ja zu vernachlässigen sein?!

[Hannes87]

niemand ne idee?