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[funkyflex21]

Ich habe darüber hinaus noch eine weitere Frage:

Wie kann ich bestimmen, ob die Differenz in der Beeinflussbarkeit zwischen Männern und Frauen hinsichtlich eines Treatments signifikant ist?
Ich habe an eine zweifaktorielle ANOVA gedacht, jedoch bekomme ich dann "nur" die Ergebnisse eine Stufe vorher als Output, zB.:

Kontrollgruppe:Frauen-Treatmentgruppe1:Frauen
Kontrollgruppe:Männer-Treatmentgruppe1:Männer

Dadurch kann ich sehen, ob für Männer oder Frauen der Treatmenteffekt einzeln genommen signifikant ist. Gibt es darüber hinaus eine Möglichkeit, wie ich die Differenz daraus auf Signifikanz testen kann? Also in einfach: "Lassen sich Männer signifikant anders durch das Treatment beeinflussen als Frauen?"

Da reicht mir ja nicht Treatment1:Frauen-Treatment1:Männer, weil ich an dem Treatmenteffekt interessiert bin und daher die Differenz zur Kontrollgruppe benötige. Oder habe ich an dieser Stelle einen Denkfehler?

Eine andere Frage: Falls die Gruppen von Männern und Frauen sehr unterschiedlich groß sind (90 und 20) und die Residuen keine NV aufweisen, müsste ich auf einen anderen Test zurückgreifen. Der Kruskal-Wallis ist jedoch nur für einfaktorielle Untersuchungen geeignet, gibt es da eine nicht-parametrische Alternative für mehrere Faktoren?

[PonderStibbons]

Wie kann ich bestimmen, ob die Differenz in der Beeinflussbarkeit zwischen Männern und Frauen hinsichtlich eines Treatments signifikant ist?

Den Test für die Wechselwirkung betrachten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[funkyflex21]

Wie kann ich bestimmen, ob die Differenz in der Beeinflussbarkeit zwischen Männern und Frauen hinsichtlich eines Treatments signifikant ist?

Den Test für die Wechselwirkung betrachten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ich bin nicht daran interessiert, ob die Tatsache dass jemand Mann oder Frau ist, einen Einfluss auf den Beitrag hat, sondern darauf, ob sich die Geschlechter unterschiedlich durch das Treatment beeinflussen lassen. Also quasi "Sind Frauen anfälliger hinsichtlich des Treatments?" bzw. "Zeigen die Geschlechter im Mittel eine unterschiedliche Reaktion auf das Treatment?".

Durch welche Wechselwirkung hätte ich diese Fragen dann geprüft?

Treateins:Frau-Kontroll:Frau testet doch nur, wie der Effekt für Frauen ist und Treateins:Mann-Kontroll:Mann stellt den Treatmenteffekt für Männer dar.
Ich könnte zwar Treateins:Frau-Treateins:Mann und Kontroll:Frau-Kontroll:Mann betrachten, aber dadurch hätte ich keine Aussage über den Grad der Beeinflussung durch das Treatment.

Um es in einer Formel auszudrücken: Ich suche einen Signifikanztest für die Differenz: (Treateins:Frau-Kontroll:Frau) - (Treateins:Mann-Kontroll:Mann).

Darüber hinaus verbleibt das Problem der kleinen und ungleichen Stichprobe :-/

[PonderStibbons]

ich bin nicht daran interessiert, ob die Tatsache dass jemand Mann oder Frau ist, einen Einfluss auf den Beitrag hat

Das wäre ein Test des Haupteffektes. Ich schrieb Wechselwirkung.
Wechselwirkungen sind Differenzen von Differenzen.

Durch welche Wechselwirkung hätte ich diese Fragen dann geprüft?

Die zwischen Faktor "Treatment (ja/nein)" und Faktor "Geschlecht (Mann/Frau)".
Du hast nur 2 Faktoren erwähnt, welche Wechselwirkung sollte es denn sonst noch
sein können?

Darüber hinaus verbleibt das Problem der kleinen und ungleichen Stichprobe :-/

Inwiefern die zu klein sein soll und worin genau das Problem der
ungleichen Stichprobengrößen hier liegt, weiß ich nicht, daher
kann ich dazu nichts sagen.

[funkyflex21]

Hallo noch einmal,

als Wechselwirkungen zwischen Treatment und Geschlecht bekomme ich folgende ausgegeben:

Treateins:Mann-Kontroll:Mann -> Treatmenteffekt für Männer
Treateins:Frau-Kontroll:Frau -> Treatmenteffekt für Frauen

Kontroll:Frau-Kontroll:Mann -> Geschlechterunterschied in Kontrollgruppe
Treateins:Frau-Treateins:Mann -> Geschlechterunterschied in der Treatmentgruppe

Treateins:Frau-Kontroll:Mann
Kontroll:Frau-Treateins:Mann -> die letzten beiden kann ich nicht interpretieren.

Ich frage mich, an welcher Stelle ich jetzt die Differenz im Treatmenteffekt zwischen den Geschlechtern ablesen soll.

Zur Stichprobengröße: Ich argumentiere weiter vorne für eine ANOVA, dass die Stichproben gleich groß sind (annähernd) und insgesamt hinreichend groß (jeweils über 60). Daher ist sie für mich anwendbar. Dann muss ich für diese Untersuchung viele Datensätze entfernen, weil keine Angabe zum Geschlecht gemacht wird und ich habe eine Gruppe (Männer) mit 90 und nur 20 Frauen. Damit kann ich doch jetzt nicht mehr auf parametrische zurückgreifen, oder?