Ich bräuchte mal Hilfe bei Auswahl und Argumentation der Methoden bzw. eure Absolution;
Ich habe einen Gruppenvergleich zu zwei Zeitpunkten, dazwischen ne Intervention, also im Prinzip eine Anova mit zwei Faktoren, einmal Gruppe, einmal Messzeitpunkt. Ich lese immer mal wieder pauschal, dass solche Gruppengrößen >30 sein sollten. Warum, steht meist nicht dabei. Ich habe dann gelesen, dass bei kleineren Gruppen tatsächliche Effekte nicht entdeckt würden, besonders, wenn man Interaktionen berechnet.
Nun, ich habe sowohl sig Effekte bei den Haupteffekten (p<.000) als auch bei Interaktionseffekten (p=.003) bei einer Gruppengröße von 14 Personen. Die Merkmale erfüllen dabei jeweils Normalverteilungsannahme (kolmogorov etc..). Kann ich das dann so berichten oder hab ich da möglicherweise einen Methodenfehler/Fehlinterpretation drin?
Zweitens: Ich teste 5 AV auf direkte und Interaktionseffekte; zum Teil einseitig, zur Erhöhung der Teststärke, zum Teil auf Gleichheit (Hypothese: beide Interventionen wirken gleich stark). Bei letzteren habe ich meine methodischen Bedenken, denn die Statistiken testen doch eh immer auf Gleichheit, so dass ich in diesem Falle keine Gegenhypothese widerlege - und Popper dreht sich im Grabe um?
Drittens: Fehlerkumulation. Die reine Alphafehlerangleichung mag ich nicht verwenden, weil sonst der beta-Fehler davonläuft. Ich dachte an eine Alpha-Adjustierung nach Bonferoni - Holm. Wo ich mir unsicher bin: welche Untersuchungen spielen da alle mit rein? Mir ist klar: je sep. AV 1x berücksichtigen. Wen ich aber Haupteffekte UND Interaktionseffekte auf EINE AV teste, muss ich dort bereits auf Kumulation achten? Wie sieht es mit berichteten Signifikanzen in Korreltaionen aus? Wie mit Effektstärkenberechnungen?
Ich würde mich freuen, wenn ihr mir da ein wenig Klarheit ins Denken bringen könnten - ich hab es weder bei Bortz noch bei Field herauslesen können
Danke schon mal
