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[statistikdepp]

Hallo zusammen,
ich bin Physiotherapeutin und schreibe an meiner Bachelorarbeit. Eine der Studien, die ich analysiere, beschreibt die Ergebnisse in einer Art und Weise, mit der ich leider null-komma-null anfangen kann. Habe schon versucht, über wikipedia etc. herauszufinden, was gemeint ist, komme aber auf keinen grünen Zweig. Hoffe, mir kann hier jemand helfen und mir verständlich erklären, was folgendes bedeutet:

"a significant main effect was found for treatment(F2,57 = 6.216, P = 0,004; effect size = 0.179; observed power = 87,7%), time (F2,114 = 152.717, P < 0,001; effect size = 0.728; observed power = 100%) and the interaction between treatment and time (F4,114 = 32.104, P < 0,001; effect size = 0.530; observed power = 100%)"

In der Studie geht es um drei verschiedene Arten physiotherapeutischer Intervention und es gibt damit auch drei Vergleichsgruppen, die jeweils an t0, t1 und t2 bezüglich eines bestimmten Outcomes gemessen werden.

Und was ist ein post-hoc comparison?

Ich bin wirklich ein absoluter Statistikdepp, also bitte möglichst einfach halten

Danke an alle die sich die Zeit nehmen!

[PonderStibbons]

Die drei Gruppen verändern sich über die Zeit hinweg unterschiedlich (inferenzstatistisch
signifikante Wechselwirkung Behandlung*Zeit) bzw. der Unterschied zwischen den Gruppen
verändert sich mit der Zeit.

Darüber hinaus gibt es noch einen Haupteffekt von Zeit (generelle Veränderung
der Gesamtstichprobe über die Zeit) und von Gruppe (über alle Zeitpunkte hinweg
betrachtet liegen die Werte der Gruppen unterschiedlich hoch).

Post-hoc-comparisons sind in der Regel paarweise Vergleiche z.B. zwischen je
2 Gruppen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[statistikdepp]

DANKE, das hilft schon mal. Könntest Du mir noch für eine Zeile erklären, was dieses F und die dabeistehenden "Fußzahlen", und dieses effect size bedeuten?
Observed Power hätte ich mir jetzt mal selbst zusammengereimt mit der beobachteten Gesamtmasse und p gibt die Signifikanz an, soweit stimmts ja, oder?

Ich muss das Ergebnis der Studie nämlich noch präzise auf den Punkt bringen...

Schöne Grüße und Danke im Voraus

[PonderStibbons]

F ist der => F-Wert mitsamt den => Freiheitsgraden. Dieser ist es, der auf Signifikanz getestet wird.

Der p-Wert ist, wie Du schon sagst, das Ergebnis des Signifikanztests.

Welches "Effektstärkemaß" verwendet wurde, weiß ich nicht, normalerweise ist es partial eta squared.


Mit freundlichen Grüßen

P.

[statistikdepp]

Dann kann man doch zusammenfassend sagen:
- Die Interaktion zwischen Behandlung*Zeit hat einen p-Wert von <0,001 und zeigt damit an, dass die Verbesserung dieser Gruppe bezogen auf das Outcome signifikant war.

Aber: was bedeuten die guten p-Werte bezogen auf Zeit (<0,001) und Behandlung (0,004)? Dass die Gruppe sich nicht verändert hat und damit zu jeder Zeit einem Vergleich standhält? Oder dass die Gruppe sich so verändert hat, wie erwartet? Oder dass die Behandlung so anschlägt, wie erwartet und zwar zu jedem Zeitpunkt?

Kann man das überhaupt irgendwie übersetzen, dass jemand wie ich, für den es gerade mal bis zu Validität, Reliabilität, Konstruktvalidität und Signifikanz gereicht hat, das versteht? Ich habe jetzt echt schon einige Studien gelesen, aber so sind die Werte noch in keiner drin gestanden.

Falls Du bzw. sonst jemand Lust hat, darf er/sie das Übersetzen gern versuchen. Ich versuche dann auch, nicht nochmal nachzuhaken.

DANKE

[PonderStibbons]

- Die Interaktion zwischen Behandlung*Zeit hat einen p-Wert von <0,001 und zeigt damit an, dass die Verbesserung dieser Gruppe bezogen auf das Outcome signifikant war.

Das wundert mich jetzt, dass Du das falsch beschreibst. Ich habe eigens die beiden richtigen
Bechreibungen geliefert.

Aber: was bedeuten die guten p-Werte bezogen auf Zeit (<0,001) und Behandlung (0,004)? Dass die Gruppe sich nicht verändert hat und damit zu jeder Zeit einem Vergleich standhält? Oder dass die Gruppe sich so verändert hat, wie erwartet? Oder dass die Behandlung so anschlägt, wie erwartet und zwar zu jedem Zeitpunkt?

Wenn Du's nicht liest, was ich schreibe, dann weiß ich auch nicht weiter.

Noch gutes Gelingen!

P.

[statistikdepp]

Naja, wenn ich gut in Statistik und in Verstehen von wissenschaftlichen Begriffen wäre, hätte ich hier nicht gefragt.
Ich klemm mich nochmal dahinter, aber so wahnsinnig viel geholfen hat mir Dein letzter Beitrag nicht.
Aber da Du ja alles geschrieben hast, werde ich schon noch dahinter kommen, wenn ich mal drüber geschlafen habe.
Ich verstehe einfach nicht, warum Du mir nicht einfach mal eine komplette Klammer aus meinem ersten Beitrag in Worte übersetzen kannst, die auch ein Nicht-Statistiker versteht. Aber das ist ja mein Problem.

Ich wünsche einen schönen Abend und bedanke mich für Deine Zeit.