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[merlinperlin]

Hi,

ich rechne gerade eine mehrfaktorielle Varianzanalyse und möchte dort einen Post-Hoc-Test ausgeben lassen.
Habe in verschiedenen Büchern und bei verschiedenen Youtube-Videos unterschiedliche Empfehlungen gelesen/gehört. Vor allem aber: LSD, Tukey und Scheffé.

Welcher Test ist denn in welchem Fall zu bevorzugen und weshalb?

Ich tendiere zum Scheffé, weil ich keine gleich großen Gruppen habe.
Ansonsten ist Normalverteilung der Residuen annähernd gegeben und der Levene-Test ist nicht signifikant (.651).

Liege ich damit richtig?

Noch eine Frage hinterher:

Ich habe mittels Diagrammen geprüft, ob zwischen den einzelnen Faktoren Wechselwirkungen bestehen. Herausgekommen sind bei meinen 5 Faktoren insgesamt 10 Diagramme, die aber alle keinen Hinweise auf Wechselwirkungen zeigen (alle verlaufen parallel). Das heißt doch, dass keine Interaktionen vorliegen, richtig?


Viele Grüße
MP

[PonderStibbons]

Scheffe ist sehr konservativ. Wenn man das nicht unbedingt braucht/möchte,
ist der Tukey eine gängige Wahl.

Die zweite Frage habe ich leider nicht verstanden. Vielleicht rechnest Du
besser Tests, wenn Dich Interaktionen interessieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[merlinperlin]

Hallo und danke für deine Antwort.

Ich habe bei der Varianzanalyse mit SPSS bei "Diagramme" für alle Faktorenpärchen, die denkbar wären Diagramme ausgeben lassen.

Die Ergebisse sahen aber in keinem Fall so aus wie hier:



Sondern es waren immer parallele Verläufe zu erkennen. Hierzu heißt es:

Parallele Verläufe = Es liegt keine Interaktion zwischen den Faktoren vor. In diesem Fall sind die Haupteffekte problemlos isoliert interpretierbar und ergeben in ihrer Summe den Gesamteffekt. Das Nichtvorhandensein von Interaktionseffekten sollte sich aber auch schon im Test auf Interaktionseffekte zeigen – die Erstellung von Interaktionsdiagrammen ist im Falle eines nicht-signifikanten Tests im Grund überflüssig.

Meine Frage war nur: Kann ich auch anstelle der Tests auf Interaktionen auch die Diagramme als Indikator für Interaktionen nutzen?

Ansonsten müsste ich ja die Varianzanalyse erst mit den Interaktionen rechnen und im Anschluss daran noch mal eine Varianzanalyse ohne die nicht signifikanten Interaktionen. Ich brauche ja keine nicht signifikanten Interaktionen im Modell. Oder liege ich hier falsch?

Viele Grüße
MP

[merlinperlin]

Ich glaube ich habe die Lösung:

"Liegen keine Wechselwirkungen der Variablen vor, müssten die Linien in dieser Graphik annähernd parallel verlaufen. [...] Auch die Interaktion lässt sich mit der Varianzanalyse auf Signifikanz überprüfen."

Das heißt ich kann es durchaus als Indikator heranziehen.
Sofern sich Interaktionen andeuten, kann ich dann die Teststatistik berechnen, um auf Signifikanz zu prüfen. Richtig?

Viele Grüße
MP

[PonderStibbons]

Ansonsten müsste ich ja die Varianzanalyse erst mit den Interaktionen rechnen und im Anschluss daran noch mal eine Varianzanalyse ohne die nicht signifikanten Interaktionen. Ich brauche ja keine nicht signifikanten Interaktionen im Modell. Oder liege ich hier falsch?

Ich weß nicht, was es mit "ich brauche keine nicht signifikanten Interaktionen im Modell"
genau auf sich hat. Normalerweise rechnet man seine Varianzanalyse, um zu ermitteln,
ob es signifikante Wechselwirkungen und Haupteffekte gibt. Dass man danach noch
eine weitere rechnen sollte, kenne ich bisher nicht.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[merlinperlin]

Ah. Ok. Jetzt verstehe ich, was du mir sagen willst.

Ich frage aus folgendem Grund:

Man sagte mir, dass es sinnvoll sei mehrere Varianzanalysen nacheinander zu rechnen.
Das Ziel sei es dabei, immer jeweils auf eine bestimmte Wechselwirkung hin zu prüfen und in eine Finale Varianzanalyse alle Haupteffekte + die Interaktionen aufzunehmen, die ein signifikantes Resultat gezeigt haben. Alle anderen Wechselwirkungen die eh nicht signifikant sind sollten außen vor bleiben, damit das Modell nicht "gesprengt" wird und der Levene-Test ein signifikantes Ergebnis zeigt.

Da bei mir gar keine Wechselwirkungen vorzuliegen scheinen, habe ich ohnehin nur die Haupteffekte. Die könnte ich dann doch quasi auch als einziges in das Modell der VA aufnehmen.

Macht das Vorgehen so Sinn?

Viele Grüße
MP

[PonderStibbons]

Nein, ich sehe leider keinen Sinn darin, Varianzanalysen zu rechnen, um
mit den signifikanten Effekten erneut eine zu rechnen. Diese "finale"
Analyse wirkt abseitig. Es wird nicht erklärt, welchen Sinn und Zweck
das erfüllen soll. Aber die Fragen nach dem Sinn sind wohl eher an die
zu richten, die Dir das vorgegeben haben.

Mit freundlichen Grüßen

P.