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[konfius]

Grüße!

Ich habe eine kurze Frage bezüglich welchen statistischen Test ich anwenden soll und würde mich freuen wenn Ihr mir helfen könntet.

Folgende Fragestellung:

Unterscheidet sich die dynamische Beinachse Barfuß gegenüber mit Laufschuh?

H0: Es gibt keinen Unterschied
H1: Es gibt einen Unterschied

N= 5
Daten:
Geschl Alter KPM KPH Stufe_LB KW_B_L KW_B_R KW_S_L KW_S_R KW_St_L KW_St_R
Proband A w 24 57 165 9 -6,5 -0,4 -6,3 1,1 1,1 2,2
Proband B w 26 65 174 7 -1,7 5 -0,8 -0,2 7,8 5,4
ProbandC w 23 73 180 8 -11,6 -12,5 -16,2 -7,4 0,3 5,6
Proband D m 27 75 178 12 2,1 -3,5 -3,3 2,3 4,9 3,8
Proband E w 25 47 163 9 -2,6 0,2 -9,7 -1,7 5,1 8,9

Erklärung:
Prob Name des Probanden
Geschl Geschlecht des Probanden (m=männlich, w=weiblich)
Alter Alter (Jahre)
KPM Körpermasse (Kilogramm)
KPH Körperhöhe (Zentimeter)
Stufe_LB Geschwindigkeitsstufe auf dem Laufband (-10% =U ; Bevorzugte Geschwindigkeit= M ; +10% = O )
V Laufgeschwindigkeit (Meter pro Sekunde)
KW_B_L Kniewinkel(Beinachse) Lauf Frontalebene Barfuß links
KW_B_R Kniewinkel(Beinachse)Lauf Frontalebene Barfuß rechts
KW_S_L Kniewinkel(Beinachse)Lauf Frontalebene mit Laufschuh links
KW_S_R Kniewinkel(Beinachse)Lauf Frontalebene mit Laufschuh rechts
KW_St_L Kniewinkel(Beinachse)Stand Frontalebene Barfuß links
KW_St_R Kniewinkel(Beinachse) Stand Frontalebene Barfuß rechts

Daten nicht normalverteilt.

Welchen Test verwende ich?

Mein Vorschlag Wilcoxon (für verbundene Stichproben).

Weil:
nicht normalverteilte Daten
Unterschied wird untersucht
verbundene Daten da gleiche Stichprobe wo unterschiedliche Merkmale gemessen werden ( linkes&rechtes Bein Barfuß vs linkes&rechtes Bein mit Laufschuh).

Würdet Ihr sagen das ist korrekt?

Und interessehalber was würdet ihr noch testen? z.B. korrelationen usw.

Danke für Eure Hilfe im vorraus!

Viele Grüße

Konfius

[PonderStibbons]

H0: Es gibt keinen Unterschied

Das kann sich auf Mittelwert, Median, Verteilungsform, Streubreite, Minmum, Maximum und unendlich viele andere Möglichkeiten beziehen. Daher ist das keine Nullhypothese, die wäre eine statistische Hypothese mit einer präzisen Bennennung. Sie könnte z.B. lauten: "Der Mittelwert der Differenzen ist gleich". Manchmal muss man die Nullhypothese anpassen, wenn man das, was man testen wollte, nicht testen kann (wie hier z.B. Mittelwert).

Aufgrund der kleinen Stichprobe und weil es sich um verbundene Messungen handelt, ist der Wilcoxon tatsächlch naheliegend. Auch wenn es schwer erklärbar ist, was der nun eigentlich konkret testet.

Und interessehalber was würdet ihr noch testen? z.B. korrelationen usw.

Gar nichts, da kein Thema, keine Fragestellung, kein Erkenntnisziel, kein Zweck der Studie bekannt ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[konfius]

Hallo PonderStibbons,

besten Dank das du Dir die Zeit genommen hast und deine Antwort.

Viele Grüße

Konfius

[bele]

Hallo,

ich würde doch gerne nochmal nachfragen. kinfius' Datensatz enthält Daten über ein rechtes und ein linkes Knie und ist mit N = 5 so klein, dass man ungern die Information einer Seite verwerfen möchte. Andererseits sind Menschen ja meist schon eher symmetrisch gebaut, so dass die Beobachtung des gegenüberliegenden Knies keine unabhängige (IID) Beobachtung ist.

Wilcoxon mit nur einem Knie verwirft Information, von der wir viel zu wenig haben.
Wilcoxon mit so tun, als ob das unabhängige Beobachtungen wären, wird uns zuviel Signifikanz vortäuschen.
Lineare Regression mit mixed-effects bei einem so kleinen Datensatz scheitert an den Freiheitsgraden.

Es würde mich doch interessieren, wie Ihr (möglichst viele von Euch), das angehen würdet. Würdet Ihr den Schwerpunkt in der grafischen Auswertung sehen, oder auch was rechnen, und wenn ja, was?

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Guter Hinweis. Eine Messwiederholungs-Varianzanalyse mit den Faktoren Bein (l, r)
und Bedingung (Schuh, barfuß) wäre denkbar, aber inwieweit die Voraussetzungen
erfüllt sind bzw. wie schwerwiegend Verletzungen wären, wüsste ich nicht auf Anhieb.
Sphärizität zumindest wäre bei k=2 Stufen kein Thema.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons