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[Max_Berlin]

Der erste Wert (0,655) kam raus, als ich die Ergebnisse des Pre-Tests der beiden Gruppen untersucht habe. Das war für mich relevant.

Gab es nicht ein Treatment? Die eigentliche Frage ist nicht,
ob die Veränderung der beiden Gruppen von vor-Treatment
zu nach-Treatment unterschiedlich war?

Mit freundlichen Grüßen

P.

Ja, das es gab zwei verschiedene Treatments mit dem gleichen Ziel, nämlich bezogen auf eine Variable. Es soll überprüft werden, welches Treament sozusagen mehr gebracht hat.
Die eine Gruppe "erhielt" Treatment A und die andere Gruppe Treatment B und zwar zwischen den Messzeitpunkten.

Eine Entwicklung ist (scheinbar) vorhanden, da sich die Mittelwerte verändert haben. Nun muss ich wissen, ob die Veränderung signifikant ist.
Dazu muss ich die Mittelwerte der Gruppen von Pre- und Posttest vergleichen.
Die Ergebnisse scheinen eben so, als ob die Veränderung nicht signifikant ist. Da bin ich mir eben nicht sicher.

[PonderStibbons]

Das kannst Du nicht analysieren, indem Du 2 getrennte Signifikanztests durchführt. Da die Zuweisung randomisiert erfolgte, könntest Du einfach den Nachher-Wert zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test, da die Stichprobe klein ist), oder auch die Differenz zwischen vorher und nachher berechnen und diese zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test). Das beste Verfahren wäre eine Varianzanalyse für Messwiederholungen, aber die war vermutlich bisher nicht Bestandteil Deiner Ausbildung.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Max_Berlin]

Das kannst Du nicht analysieren, indem Du 2 getrennte Signifikanztests durchführt. Da die Zuweisung randomisiert erfolgte, könntest Du einfach den Nachher-Wert zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test, da die Stichprobe klein ist), oder auch die Differenz zwischen vorher und nachher berechnen und diese zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test). Das beste Verfahren wäre eine Varianzanalyse für Messwiederholungen, aber die war vermutlich bisher nicht Bestandteil Deiner Ausbildung.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Wieso geht das prinzipiell so einfach nicht? Kannst du das kurz erläutern?
Diese Quelle hatte ich als Bezug genommen und ich war der Meinung das es genau passt:
http://www.methodenberatung.uzh.ch/date ... stabh.html
Ich möchte ja die Mittelwerte nach dem Treatment untersuchen und wissen ob es einen Einfluss hat.

Ich wiederhole ja nicht den Test mehrmals um zu gucken, ob es einen Einfluss hat, sondern führe ein Treatment durch, dass dem Test nicht gleich kommt.

Nichtsdestotrotz:
Ich habe gerade mit SPSS Varianzanalyse für Messwiederholungen durchgeführt und mit Hilfe der Anleitung hier hinbekommen:
http://quantitative-methoden.de/Dateien ... gen_A3.pdf

Kannst du mir bei der Auswertung der Werte behilflich sein wenn ich dir die Daten zukommen lasse?

VG Max

[PonderStibbons]

Wieso geht das prinzipiell so einfach nicht? Kannst du das kurz erläutern?

Deine Quelle empfiehlt den abhängigen t-Test zum Vergleich innerhalb 1 Gruppe von vorher zu nachher.
Dein Anliegen ist jedoch der Vergleich von 2 Gruppen hinsichtlich ihrer Veränderung von vorher zu nachher.

Ich habe gerade mit SPSS Varianzanalyse für Messwiederholungen durchgeführt

Davon rate ich Dir eher ab. Das hat so seine Fallstricke.

VG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Max_Berlin]

Wieso geht das prinzipiell so einfach nicht? Kannst du das kurz erläutern?

Deine Quelle empfiehlt den abhängigen t-Test zum Vergleich innerhalb 1 Gruppe von vorher zu nachher.
Dein Anliegen ist jedoch der Vergleich von 2 Gruppen hinsichtlich ihrer Veränderung von vorher zu nachher.

Ich habe gerade mit SPSS Varianzanalyse für Messwiederholungen durchgeführt

Davon rate ich Dir eher ab. Das hat so seine Fallstricke.

VG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.

Es sind ja auch zwei Gruppen die Pre- und Posttestsmachen, die Treatments sind für die Gruppen unterschiedlich.

Wie kann ich das Problem denn sonst lösen?

Viele Grüße,
Max

[PonderStibbons]

Was ist denn nun Dein Anliegen? Für jede Gruppe für sich allein einen Vergleich prä zu post?
Oder doch die prä-post Veränderung in Gruppe A vergleichen mit der Veränderung in B?
Zu letzterem schrieb ich bereits:

Da die Zuweisung randomisiert erfolgte, könntest Du einfach den Nachher-Wert zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test, da die Stichprobe klein ist), oder auch die Differenz zwischen vorher und nachher berechnen und diese zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test).

Die Differenzwerte herzunehmen und zu vergleichen wäre eine ordentliche Lösung,
sofern sich die prä-Werte der beiden Gruppen nicht per Zufall dramatisch unterscheiden.
U-Test übrigens, da die Stichprobe insgesamt sehr klein ist und der t-Test bei kleinen
Stichproben eventuell fehlerhafte Ergebnisse zeigt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Max_Berlin]

Was ist denn nun Dein Anliegen? Für jede Gruppe für sich allein einen Vergleich prä zu post?
Oder doch die prä-post Veränderung in Gruppe A vergleichen mit der Veränderung in B?
Zu letzterem schrieb ich bereits:

Da die Zuweisung randomisiert erfolgte, könntest Du einfach den Nachher-Wert zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test, da die Stichprobe klein ist), oder auch die Differenz zwischen vorher und nachher berechnen und diese zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test).

Die Differenzwerte herzunehmen und zu vergleichen wäre eine ordentliche Lösung,
sofern sich die prä-Werte der beiden Gruppen nicht per Zufall dramatisch unterscheiden.
U-Test übrigens, da die Stichprobe insgesamt sehr klein ist und der t-Test bei kleinen
Stichproben eventuell fehlerhafte Ergebnisse zeigt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Sorry, habe mich wohl falsch ausgedrückt. Hier nochmal:

Zwei Gruppen machen den selben Pretest. Die Gruppenzusammensetzung ist zufällig. Ein Gruppe besteht aus acht Leuten. Die Ergebnisse sind ähnlich ausgefallen.

Gruppe A erhält Treatment A, Gruppe B erhält Treatment B, die Treatment-Arten sind also verschieden.
Dann machen beide nach einer Treatmentphase den Posttest, der genauso aufgebaut ist wie der Pretest.

Ich will herausfinden welches Treatment besser ist. Die Werte der Tests geben darauf Aufschluss.
Um zu gucken, welches Treatment besser ist, wollte ich die Mittelwerte der Gruppe A vergleichen, also die Differenz der Mittelwerte von deren Pre- und Posttest.
Ebenso dann von Gruppe B.
Für dieses Anliegen hielt ich den t-Test für verbundene Stichproben für sinnvoll.
http://www.methodenberatung.uzh.ch/date ... stabh.html

Hierzu ist dann die Frage ob man die Differenzveränderung der Mittelwerte als signifikant bezeichnen kann. Dazu müsste ich wissen, ab welchen Wert man davon sprechen kann.
Soweit ich weiß bei allem t > 0,05 ?!

Wenn ich wiederum die Pretests der Gruppe A und B vergleiche muss ich einen t-Tests für unabhängige Stichproben nehmen, richtig?

Nach meiner Auswertung sind beide Gruppen besser geworden. Die Leistungssteigerung der Gruppe A ist noch höher als die der Gruppe B.
Beide Steigerungen sind jedoch nicht signifikant.

Dazu findet dann noch ein Retentiontest in ein, zwei Wochen statt, um die Merkfähigkeit zu überprüfen. Hierzu scheint dein Tipp der Varianzanalyse mit Messwiederholung der Erklärung nach die ich fand auch sinnvoll.

Viele Grüße,
Max