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[Fabs7]

Für ein Internet-Experiment plane ich eine Manipulation mit 6 Faktoren à je zwei Ausprägungen. Also eigentlich ein 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2-mehrfaktorielles Design. Dies resultiert ja eigentlich in 64 experimentellen Bedingungen! Aufgrund der Hypothesen brauche ich jedoch eigentlich nur ein paar wenige dieser experimentellen Bedingungen zu überprüfen, genau genommen 7.
1. Ist das erlaubt?
2. Wie nennt sich das Ganze? Immer noch 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2-mehrfaktorielles Design?
3. Wie kann ein solches Design statistisch ausgewertet werden? Ich nehme an mit einer ANOVA. Ist das richtig? Welche Art von ANOVA genau?

Vielen Dank für eure Hilfe!

[bele]

Diese 6 Faktoren - willst Du für jeden von denen ihre Bedeutung bestimmen oder willst Du nur für die 7 vorkommenden Kombinationen die Bedeutung wissen? Wie ist das Skalenniveau der abhängigen Variablen? Am besten postest Du mal die 7 Kombinationen aus 6 Faktoren, die Du untersuchen willst!

Ach ja, was schätzt Du, wieviele Teilnehmer an dem Internet-Experiment Du gewinnen kannst? Eher 10 oder eher 100 oder eher 1000?

LG,
Bernhard

[Fabs7]

Die AV ist metrisch. Die Versuchsteilnehmenden werden auf einer Ratingskala jeweils eine Ausprägung von 1 - 7 ankreuzen.

Die verschiedenen Faktoren sind A, B, C, D, E, F und die Ausprägung jeweils 1 oder 2 (hoch oder tief). Folgende Kombinationen möchte ich für einsetzen:
EG1: a1b1c1d1e1f1 (von dieser Gruppe erwarte ich die höchste Ausprägung der AV)
EG2: a1b2c1d1e1f1
EG3: a1b1c2d1e1f1
EG4: a1b1c1d2e1f1
EG5: a1b1c1d1e2f1
EG6: a1b1c1d1e1f2
KG: a2 (bei der siebten Gruppe handelt es sich also um die Kontrollgruppe)

Am wichtigsten sind der Vergleich sämtlicher EGs mit der KG und der Vergleich von EG1 mit EG2/EG3/EG4/EG5/EG6. Es wird davon ausgegangen, dass die AV sämtlicher EGs grösser ist als die AV der KG und dass die Ausprägung der AV von EG1 am höchsten sein wird.

Zur Berechnung der benötigten Stichprobengrösse habe ich G*Power verwendet (ich bin mir zwar nicht ganz sicher ob ich alles richtig eingegeben habe). Die Berechnung ergab eine erforderte Stichprobe von 230 Versuchsteilnehmern.

[PonderStibbons]

Das wäre eine einfaktorielle Varianzanalyse mit einem siebenstufigen Faktor.
Entweder mit a priori Kontrasten, also Spezifizierung aller interessierenden
Vergleiche im vorhinein. Oder als Globaltest mit nachfolgenden post-hoc
Tests, was aber bei 21 paarweisen Vergleichen und der entsprechenden
Anpassung des Signifikanzniveaus zu Problemen mit der statistischen power
führen könnte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Fabs7]

Ok, vielen Dank. Habe da aber noch Unklarheiten:

Die einfaktorielle ANOVA mit siebenstufigem Faktor erlaubt dann also die Ermittlung des Einflusses jeder Stufe?
Weshalb 21 paarweise Vergleiche? Ich brauche ja eigentlich nur folgende Vergleiche:

EG1/EG2/EG3/EG4/EG5/EG6 vs. KG --> 6 Vergleiche
EG1 vs. EG2/EG3/EG4/EG5/EG6 --> 5 Vergleiche

Oder übersehe ich da was?

[PonderStibbons]

Die einfaktorielle ANOVA mit siebenstufigem Faktor erlaubt dann also die Ermittlung des Einflusses jeder Stufe?

Ich weiß nicht, was damit gemeint ist. Aber man kann
Vergleiche zwischen den Faktorstufen rechnen, entweder
als post-hoc Test (21 Paarvergleiche), oder durch die
Definition von linearen Kontrasten

Weshalb 21 paarweise Vergleiche? Ich brauche ja eigentlich nur folgende Vergleiche:

Ich kann ja nicht hellsehen, ob mit "am wichtigsten" und "es
wird davon ausgegangen" der Auswertungsplan komplett
beschrieben ist oder nur ein Teil davon. Für die genannten
gewünschten Gruppenvergleiche bietet sich dann
wie gesagt wohl die Kontrastanalyse im Rahmen der
einfaktoriellen ANOVA an.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Fabs7]

Hallo

Das Design, das ich letztes Mal beschrieb beinhaltete 7 Gruppen. Es wurde nun ausgeweitet auf 14 Gruppen. Die ersten 7 Gruppen sind immer noch die selben. Die Gruppen 7-14 beinhalten dieselben Faktoren wie die ersten 7 Gruppen, basieren jedoch auf einer anderen Art von Stimulus. Somit habe ich nun folgenden Versuchsplan:

EG1L: a1b1c1d1e1f1 EG1W: a2b1c1d1e1f1
EG2L: a1b2c1d1e1f1 EG2W: a2b2c1d1e1f1
EG3L: a1b1c2d1e1f1 EG3W: a2b1c2d1e1f1
EG4L: a1b1c1d2e1f1 EG4W: a2b1c1d2e1f1
EG5L: a1b1c1d1e2f1 EG5W: a2b1c1d1e2f1
EG6L: a1b1c1d1e1f2 EG6W: a2b1c1d1e1f2
KGL: 1b2c2d2e2f2 KGW: 2b2c2d2e2f2

Wie kann ich nun die Mittelwerte der Gruppen miteinander vergleichen? Ich brauche lediglich Vergleiche innerhalb derselben "Stimulusart" anzustellen, d.h. Gruppenvergleiche ZWISCHEN L- und W-Gruppen brauche ich nicht.
Stimmt es, dass ich hier anstatt der oben vorgeschlagenen Kontrastanalyse einfach 2 (unabhängige Kontrastanalysen) machen kann/muss? Oder gibt es möglicherweise noch einen einfacheren Weg?

Freundliche Grüsse