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[Anna89]

Hallo,
ich komme leider an einer Stelle nicht weiter, vielleicht könnt ihr mir helfen.

Ich habe 4 Gruppen, die jeweils die 2 gleichen Produkte bewertet haben (anhand einer Skala mit mehreren Items). Ich habe nun für jede Gruppe und jedes Produkt die Mittelwertscores berechnet, z.B. Mittelwert für Gruppe 1/ProduktA, Gruppe1/Produkt B usw.

Verglichen werden soll jeweils immer innerhalb der 4 Gruppen ob die Mittelwertscores von ProduktA und ProduktB sich unterschieden.
Nun würde ich also einen T-Test für abhängige Stichproben rechnen.

ABER: ich muss doch zunächst auf Normalverteilung testen oder nicht?
Nehme ich dafür nun z.B. den Mittelwertscore von Gruppe1/ProduktA und teste den auf Normalverteilung und dann den Mittelwertscore von Gruppe 1/ProduktB?
Oder teste ich was ganz anderes auf Normalverteilung?

Ich verstehe es einfach nicht (

[PonderStibbons]

ABER: ich muss doch zunächst auf Normalverteilung testen oder nicht?

Könnte interessant sein, ist in der Regel aber irrelevant.
Ob irgendwas normalverteilt sein muss/sollte, hängt
von der Stichprobengröße ab.

Nehme ich dafür nun z.B. den Mittelwertscore von Gruppe1/ProduktA und teste den auf Normalverteilung und dann den Mittelwertscore von Gruppe 1/ProduktB?

Der t-Test für abhängige Stichproben nimmt die
n intra-individuellen Differenzwerte und überprüft,
ob sich der Mittelwert dieser n individuellen
Differenzwerte signifkant von 0 unterscheidet.
Entstprechend wären eben diese intraindividuellen
Differenzen auf "Normalverteilung" zu testen.

Bei 4 Gruppen und Messwiederholung wertet man
normalerweise aber doch mit einer Varianzanalyse für
Messwiederholungen aus?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Anna89]

Danke für die schnelle Antwort.
Pro Gruppe sind es 21 Vpn.
Ich rechne also zunächst die Werte der Variable Gruppe1/ProduktA - Gruppe1/Produkt B = Differenz und überprüfe die Differenz auf Normalverteilung, korrekt?
Ich möchte nur schauen ob in den Gruppen jeweils ein signifikanter Unterschied in der Produktbewertung besteht (dazu würde ich eben die t-tests machen wollen).
Was würde man denn mit der Varianzanalyse in diesem Fall testen? Wäre die Varianzanalyse nicht dann nur sinnvoll wenn ich pro Gruppe mehr als 2 "Messzeitpunkte" untersuchen wollen würde.

[PonderStibbons]

Ich rechne also zunächst die Werte der Variable Gruppe1/ProduktA - Gruppe1/Produkt B = Differenz und überprüfe die Differenz auf Normalverteilung, korrekt?

Bei n=21 ist der Test allerdings nicht sonderlich sensitiv.
Ein Q-Q plot wäre in jedem Falle hilfreich.

Was würde man denn mit der Varianzanalyse in diesem Fall testen?

Ob es generell (über alle 4 Gruppen) einen signifikanten
Unterschied zwischen den 2 Messungen gibt, bzw. ob dieser
Unterschied zwischen den Gruppen unterschiedlich
stark ist (Wechselwirkung Gruppe x Messwiederholung).
Aber vielleicht passt das auch gar nicht zur Fragestellung
bzw. zum Design.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Anna89]

Ich habe mir schonmal einen Q-Q Plot ausgeben lassen, wie erkennt man dort die normalverteilung? Durch die nähe zur geraden?

[Anna89]

@ PonderStibbons : Ich hatte heute einen Termin bei meinem Prof. und du hattest recht mit deiner Annahme dass man eine Varianzanalyse machen muss. Danke.

Ich hab noch eine Frage, wenn ich eine Moderatorvariable habe die intervallskaliert ist und eine AV die auch intervallskaliert ist, mit wrlchem verfahren prüfe ich am besten, ob die moderatorvariable einen effekt auf den einfluss der UV (nominalskaliert) auf die AV hat?

[PonderStibbons]

Moderatoreffekte sind Wechselwirkungen.

Mit freundlichen Grüßen

P.