STATISTIK-FORUM.de

[Shila]

Hallo,

ich hab folgendes Problem, dass sich anscheinend als absolut unlösbar erweist.. ich hoffe wirklich, dass mir hier jemand helfen kann..

Mein Problem ist, dass ich nach viel Verwirrung endgültig keine Ahnung mehr habe, welches Verfahren ich verwenden soll..

Ich habe ein between-subject-Design, 2 Faktoren, die jeweils 2fach gestuft sind (Geschlecht und Bedingung)
Meine Hypothesen sind:

F-KG<M-KG
F-KG<F-EG
F-EG=M-KG
M-EG=M-KG

F und M steht für Frau, bzw. Mann und KG=Kontrollgruppe, EG=Experimentalgruppe

Dazu habe ich noch eine Kontrollvariable, die ich ja auch einbeziehen muss? (ich habe per t-Test getestet, ob sich F-EG, F-KG, M-EG, M-KG in dieser Variable unterscheiden und sie tun es nicht. Da ich aber bereits hier im Forum gelesen habe, dass ich sie trotzdem nicht einfach unberücksichtigt lassen darf, muss ich sie wohl einbeziehen. Sie korreliert nämlich auch moderat mit einigen AVs)

Nun habe ich 7 AVs, die auf diese Hypothesen getestet werden müssen.

Zuerst dachte ich, ich müsste eine (M)ANCOVA rechnen, aber da kann ich ja die direkten Zellen nicht vergleichen. Ich bekomme ja nur Haupteffekte und Interaktionseffekte. Wenn ich signifikante Interaktionseffekte bekomme, weiß ich ja immer noch nicht, ob F-KG&M-EG oder F-EG&M-KG diese Signifikanz ausgelöst haben. Post hoc funktioniert mit 2fach gestuften Faktoren ja nicht.

Dann dachte ich an t-Tests.. ich vergleiche also einfach diese Gruppen untereinander. Problem a) alpha-Fehler-Kumulierung (lösbar durch Bonferroni), Problem b) bei dem t-Test kann ich meine Kontrollvariable nicht einbeziehen.

Ich hoffe, wirklich jemand kann mir die Augen öffnen..ich sitze seit einer ziemlichen Zeit an dieser Sache und sie bringt mich fast um den Verstand...

Liebe Grüße
Shila

[PonderStibbons]

Und wie lautet nun Deine Frage?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Shila]

Hallo PonderStibbons,

meine Frage lautet, welches Verfahren ich verwenden soll, um diese einzelnen Hypothesen zu testen.
Erst dachte ich an Ancova, aber ich muss ja diese Faktorstufenkombinationen anschauen..mich interessieren ja ganz bestimmte Gruppenvergleiche.
Und wegen der Kontrollvariable kann ich ja keine einfachen t-Tests rechnen.
Als kleiner Zusatz: der Levene-Test wurde bei 2 AVs signifikant...also wird´s wohl noch komplizierter..

Ich hoffe wirklich, dass mir irgendwer die Erleuchtung bringen kann.. vielleicht ist das alles ganz einfach, nur ich seh das so kompliziert!?


Liebe Grüße
Shila

[PonderStibbons]

Gleichheits-Hypothesen kannst Du nicht wie üblich testen, dazu brauchst
Du einen Äquivalenztest. Wenn Deine Stichprobe sehr groß ist, ließe sich
eventuell argumentieren, dass die power ausreichend wäre, auch kleinere
Effekte zu entdecken, und ein nicht-signifikanter Vergleich also ein
brauchbarer Hinweis wäre, dass allenfalls sehr kleine Unterschiede
bestehen.

Es käme eine einfaktorielle Variazanalyse mit geeignetem post-hoc Test
in Frage. Warum Du eine Kovariate, welche nur mit der AV assoziiert ist
aber nicht mit der UV (also keine Kontrollvariable ist), unbedingt
reinnehmen musst, weiß ich nicht. Du kannst aber die UV erstmal auf
diese Kovariate regredieren, die Residuen abspeichern und dann mit den
Residuen dann als neue AV weitermachen.

Angemessener als diese Zellenvergleiche fände ich das 2faktorielle
Design. Deine Hypothesen laufen darauf hinaus, dass es keinen Haupteffekt
von Gruppe und keinen von Geschlecht gibt, sondern nur den Interaktionseffekt.
Da lässt sich die Kovariate auch ohne weiteres in die Rechnung einbeziehen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Shila]

Hallo lieber PonderStibbons,

vielen Dank für die schnelle und ausführliche Antwort.
ich habe insgesamt 88 Versuchspersonen. Das macht pro Zelle 22. Ist das ausreichend?

Also hab ich dich jetzt richtig verstanden: Ich darf für meine Gleichheitshypothese gar keine t-Test durchführen!? Oh je, da tut sich ja wieder ein neues Problem auf...
Was genau sind denn Äquivalenztests?


Zu der Kontrollvariable:

Ich habe per t-Test getestet, ob sich meine 4 Gruppen in dieser Kontrollvariable unterscheiden. Tun sie nicht. Alle 4 Gruppen haben ungefähr den gleichen Wert. Anfangs war ich der Meinung, dass ich damit die Variable unbeachtet lassen kann. Ich würde das dann so schreiben (korrigiere mich bitte, falls ich hier einen Denkfehler habe): "laut t-Test zeigen sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen. Es kann deshalb davon ausgegangen werden, dass sich die potentielle Störvariable über alle Gruppen gleich verteilt. Deswegen wird sie in den folgenden Analysen nicht weiter berücksichtigt."
Dann könnte ich ja ganz normal per t-Test meine Zellenvergleiche durchführen?


Ich glaube, ich hab ein grundsätzliches Verständnisproblem, was diese Interaktonseffekte angeht:
Mein Problem bei der Anova ist, dass ich, wenn ich einen signifikanten Interaktionseffekt habe, ja immer noch nicht weiß, wo der liegt? Es könnte doch durchaus so sein, dass sie beispielsweise KG-Frau & EG-Mann unterscheiden, aber nicht EG-Frau & KG-Mann? Bzw. vice versa ... deswegen brauch ich unbedingt diese Zellenvergleiche...

Tut mir wirklich Leid, falls sich das total dumm anhört, aber ich komm an diesem Punkt einfach nicht weiter!?! Wahrscheinlich ist die Lösung total leicht, aber ich steh so dermaßen auf dem Schlauch, dass ich wirklich komplett verzweifelt bin

Liebe Grüße
Lea

[PonderStibbons]

Du hast dasselbe Thema ja noch in ein anderes Forum gesetzt.
Ich warte erstmal ab, was sich dort ergibt. Nicht dass dieselbe Arbeit
doppelt erledigt wird.

[Shila]

ja..ich hatte gehofft, dass mir irgendwer helfen kann..mein Abgabetermin für die Bachelorarbeit ist nicht mehr allzu weit entfernt