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[LindaG]

Hallo Zusammen,

auch ich bin auf der Suche nach Hilfe und dankbar für jeden Hinweis.

Zunächst habe ich eine ANCOVA (ANOVA mit Kovariaten) berechnet mit:
- abhängige Variable in Intervallskala (Größe einer Hirnregion in mm³)
- unabhängige Variable: Gruppe mit 3 Ausprägungen -Raucher -Nichtraucher -ehemalige Raucher
- Kovaraiten: Alter und Geschlecht (da diese beiden Faktoren bekanntermaßen Einfluss auf die Größe einer Hirnregion haben)

Über dieses Modell habe ich einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten der drei Gruppen gefunden (F(2,71)= 3,651 mit p=0,031).

1.Frage: darf ich überhaupt das Geschlecht als Kovaraite mit angeben, da es ja nur dichotom (m/w) ist?!
2.Frage: ich möchte gerne eine Effektgröße angeben. über SPSS bekomme ich das partielle Eta-Quadrat, dieses kann aber offentisichtlich eigentlich nicht als relativer anteil der erklärten varianz an der gesamtvarianz interpretiert werden. er neigt zur überschätzung der erklärten varianz in der population. Wie kann ich aus dem partiellen Eta-Quadrat das Eta-Quadrat berechnen? Irgendwo habe ich auch gelesen, dass dann das omega-quadrat besser geeignet wäre. Wie kann ich das berechnen? Oder zuletzt habe ich hier: http://www.psychometrica.de/effektstaer ... #transform eine Möglichkeit gefunden, Cohens d zu berechnen für Varianzanalysen mit beliebig vielen Gruppen (ich habe ja mehr als 2). Das habe ich aber sonst nirgendwo gefunden, dass das möglich und sinnvoll ist, bei einer ANOVA bzw. ANCOVA Cohens d anzugeben. Kann ich es dennoch tun?
3. Frage: Ich möchte gerne im Anschluss an die ANCOVA eine Art posthoc Test durchführen, um zu sehen zwischen welchen der drei Gruppen sich die Mittelwerte unterscheiden. Wenn ich allerdings in der Varianzanalyse die Kovariaten mit angebe, ist es nicht möglich, anschließend einen posthoc Test durchzuführen. Wenn ich die Analyse ohne die Kovariaten Alter und Geschlecht durchführe, bekomme ich ein nicht-signifikantes Ergebnis (F(2,73)= 1,470 mit p=0,237). Gibt es da eine Möglichkeit?

Zusätzlich habe ich nach einer Korrelation geschaut zwischen der Größe der Hirnregion und der Anzahl an gerauchten Zigaretten. Dabei habe ich einen mäßigen negativen Zusammenhang gefunden: R(50)= -0,302 mit p= 0,033. Bei der Regressionsanalyse habe ich ebenfalls die Variablen Alter und Geschlecht mit einberechnet. Es ergibt sich ein Bestimmtheitsmaß R²=0,359 mit p= 0,000.

4. Frage: Ist es in diesem Fall korrekt die Variablen Alter und Geschlecht mit in die Regressionsanalyse einzurechnen? Wenn ich das nicht tue, ergibt sich lediglich ein R² von 0,091. Ist es denn überhaupt erlaubt, eine diochtome Variable (Geschlecht) hier mit anzugeben?
5. Frage: Welches Effektmaß ist bei dieser Regressionsanlyse sinnvoll? Reicht das R² aus?

So, vielleicht lässt sich ja die ein oder andere Frage beantworten. Ich würde mich sehr freuen. Falls was unklar beschrieben ist korrigiere bzw ergänze ich gern!

Vielen Dank schonmal.
Linda

[PonderStibbons]

- Kovaraiten: Alter und Geschlecht (da diese beiden Faktoren bekanntermaßen Einfluss auf die Größe einer Hirnregion haben)

Die Ex-Raucher dürften dann also wohl älter sein als die anderen, zumindest als die aktiven Raucher,
und die Nichtraucher häufiger weiblich als die anderen.

darf ich überhaupt das Geschlecht als Kovaraite mit angeben, da es ja nur dichotom (m/w) ist?!

Wenn es 0/1-codiert ist, geht das.

Ich möchte gerne im Anschluss an die ANCOVA eine Art posthoc Test durchführen,

Wenn es um "eine Art" posthoc Test geht, dann kannst Du dei paarweise ANCOVAs rechnen und das alpha Boferroni-korrigieren (5%/3).

Bei der Regressionsanalyse habe ich ebenfalls die Variablen Alter und Geschlecht mit einberechnet.

Das liegt nahe.

Es ergibt sich ein Bestimmtheitsmaß R²=0,359 mit p= 0,000.

Wenn Alter und Geschlecht wichtige Prädiktoren für Hirnvolumen sind, ist ein deutlich erhöhtes R² ja nun folgerichtig.
Die eigentliche Frage ist aber nicht die nach dem R², sondern nach dem Regressionsgewicht von Anzahl gerauchter Zigaretten (kumuierte Summe über die Lebenszeit?).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[LindaG]

Vielen Dank für die schnelle Antwort.

Nein, die Exraucher sind nicht älter als die Nichtraucher und die Nichtraucher sind nicht häufiger weiblich. Darauf wurde bei der Rekrutierung geachtet.

Um also "eine Art posthoc Test" durchzuführen habe ich nun bei der ANCOVA über Optionen "Haupteffekte vergleichen" und Korrektur nach Bonferroni angeklickt. Dabei ergeben sich leider keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen
Nichtraucher- ehemalige Raucher: p= 1,000
Nichtraucher- Raucher: p= 0,077
ehemalige Raucher- Raucher: p= 0,058

Wie kann das sein, dass bei der Gesamt-ANCOVA ein signifikanter Unterschied der Mittelwerte angegeben wird, beim Einzelvergleich aber keine Unterschiede auffallen? Habe ich das korrekt durchgeführt?

Und nun zu der Regressionsanalyse. Wie ermittel oder erkenne ich denn das Regressionsgewicht der Anzahl der gerauchten Zigaretten? Ja, diese werden in "packyears" angegeben und entsprechen der kommulierten Summe aller Zigaretten über das Leben. Reicht da der Regressionskoeffizient? Oder die Beta-Koeffizienten?

Danke nochmal. Viele Grüße,
Linda

[PonderStibbons]

Es wurde eine Korrektur des Signifikanzniveaus durchgeführt, um dem Risiko von falsch-positiven Ergebnissen aufgrund multiplen Testens zu begegnen. Daher ist es im paarweisen Vergleich schwieriger als im Globaltest, einen Effekt nachzuweisen.

Regressionsgewichte sind die Koeffizienten.

Mit freundlichen Grüßen

P.