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[Breu]

Hallo,

ich bin etwas überfragt mit der Statistik zu meiner Abschlussarbeit und würde mich über Hilfe wirklich sehr freuen.
Ich habe zwei Messzeitpunkte bei n=44. Die Daten sind gepaart/verbunden und zum größten Teil nicht normalverteilt laut KS-Test. Dann gehe muss ich doch grundsätzlich mit nicht parametrischen Test weiter verfahren auch wenn einige Variablen normalverteilt sind?!

Ich möchte die Daten der zwei Messzeitpunkte eingeteilt in Gruppen (Scheregrad der Erkrankung und Compliance) beurteilen. Also ich möchte sehen, ob die Unterschiede der Messzeitpunkte signifikant sind und dabei gucken, ob das ganze abhängig vom Schweregrad der Erkrankung und/oder der Compliance ggü. der Therapie ist. Ich dachte ich bräuchte dafür den Friedman-Test. Ich lese jetzt immer wieder, dass ich für den Friedman-Test ordinal skallierte Daten braucht. Bezieht sich das auf die Gruppeneinteilung oder wirklich auf die Daten, da die Daten bei mir metrisch sind.
Bzw. bin ich für mein Vorhaben mit dem Friedman-Test überhaupt richtig?
Ich arbeite übrigens mit SPSS.

Ich würde mich über eine laienverträgliche Erklärung sehr freuen
Danke!

[PonderStibbons]

Die Daten sind gepaart/verbunden

Was für Daten konkret, was wurde gemessen?

Dann gehe muss ich doch grundsätzlich mit nicht parametrischen Test weiter verfahren auch wenn einige Variablen normalverteilt sind?!

Ob Variablen normalverteilt sind oder nicht, ist doch gänzlich
unerheblich.

Bei abhängigen Messungen betrachtet man die Differenzwerte.

Bei unabhängigen Gruppen betrachtet man die Werte innerhalb
der einzelnen Gruppen bzw. die Vorhersagefehler des Modells
(die Residuen).

Und ob all dies aus einer normalverteilten Grundgesamtheit
stammt, ist nur bei kleinen Stichproben wichtig. n=44 sollte
da reichen.

Ich möchte die Daten der zwei Messzeitpunkte eingeteilt in Gruppen (Scheregrad der Erkrankung und Compliance) beurteilen. Also ich möchte sehen, ob die Unterschiede der Messzeitpunkte signifikant sind und dabei gucken, ob das ganze abhängig vom Schweregrad der Erkrankung und/oder der Compliance ggü. der Therapie ist. Ich dachte ich bräuchte dafür den Friedman-Test.

Das geht nur mit einer gemischten Varianzanalyse, also einer Varianzanalyse
mit Messwiederholungen unter Einbezug von Gruppierungsfaktoren.
Deren Voraussetzungen kannst Du Dir dann vielleicht enmal genau
anschauen.

Ich lese jetzt immer wieder, dass ich für den Friedman-Test ordinal skallierte Daten braucht.

Wer behauptet denn sowas? Habe ich noch nie gelesen.
Ist aber auch egal. da Du ein mehrfaktorielles Design
hast. Friedman rechnet nur die Messwiederholung,
keine Gruppen-Effekte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Breu]

Was für Daten konkret, was wurde gemessen?

Es handelt sich um klinische Parameter (u.a. Blutwerte) die vor und nach einer Intervention gemessen wurden.

Ja das mit der Varianzanalyse mit Messwiederholungen hab ich (leider) vermutet... Ist ja nicht grade die einfachste Anwendung bei SPSS...Aber vielen Danke, das hat mir schonmalgeholfen.

Über Tipps zur Varianzanalyse mit Messwiederholungen vor allem was die Gruppierung angeht freue ich mich immer

[PonderStibbons]

Vielleicht hat das Andy Field in seinem Buch "Discovering Statistics Using SPSS" drin.
Wird von Anfängern oft gelobt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Breu]

Super danke!