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[Dreamcut]

Hallo zusammen

Ich habe in meiner Studie zwei Gruppen (Treatment vs. Warteliste) und zwei Messzeitpunkte (vor Behandlung, danach). Meine AVs sind intervallskaliert (Dauer, Anzahl, Belastungsempfinden von Intrusionen), aber leider nicht Normalverteilt (Shapiro Wilk Test und Überprüfung über Plots). Mein N ist 15 pro Gruppe.
Könnte ich ein parametrisches Verfahren rechnen, so würde ich ja eine 2x2 Varianzanalyse für Messwiederholung rechnen? (Oder müsste es auf Grund des Alpha Fehlers eine Manova sein auch wenn mich die Beziehungen der AVs untereinander nicht interessieren?)
Vor allem geht es mir ja um die (hoffentlich signifikante) Interaktion und um die Aussage dass die Treatmentgruppe zu Messzeitpunkt 2 weniger Intrusionen hatte als die Wartelistegruppe.
Wenn ich keine Normalverteilung habe, welche Möglichkeiten habe ich mit SPSS dann um mit nicht parametrischen Verfahren meine Fragestellung beantworten zu können?

Wäre für Hilfe wirklich sehr dankbar.

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Es gibt keine nonparametrischen mehrfaktoriellen Verfahren.

Für Varianzanalysen ist es unerheblich, wie die abhängige Variable verteilt ist. Allenfalls die Verteilungen innerhalb der einzelnen Gruppen bzw. die Verteilung der Residuen können von Interesse sein.

Bei einer ausreichend großen Stichprobe (ab ca. n=30) gelten Varianzanalysen auch bei nichtnormalen Residuen als zuverlässig.

Falls gegen eine paramtrische Varanzanalyse dennoch Bedenken bestehen, kannst Du die Differenzen prä-post berechnen und zwischen den Gruppen vergleichen (t-Test oder U-Test).

Für die Interpretation wäre es günstig, wenn die Gruppenzuweisung randomisiert erfolgte und die prä-Werte beider Gruppen in etwa gleich sind.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Dreamcut]

Danke für die schnelle Antwort!
Die Gruppenzuweisung fand randomisiert statt.

Gilt eine Stichprobe als ausreichend groß ab einer Gruppengröße von N=30 oder reicht es wenn die Gesamtstichprobe N=30 beträgt?

Noch eine reine Interessensfrage bzgl parametrischen Verfahren, weil mich dies etwas verwirrt: Spricht man immer von einer Manova wenn mehrere AVs einbezogen werden oder nur dann wenn der Unterschied zwischen diesen interessiert?

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Gilt eine Stichprobe als ausreichend groß ab einer Gruppengröße von N=30 oder reicht es wenn die Gesamtstichprobe N=30 beträgt?

Wie gesagt geht es letztlich um die Residuen, also die Gesamtstichprobe. Stichwort zentraler Grenzwertsatz.

Noch eine reine Interessensfrage bzgl parametrischen Verfahren, weil mich dies etwas verwirrt: Spricht man immer von einer Manova wenn mehrere AVs einbezogen werden oder nur dann wenn der Unterschied zwischen diesen interessiert?

Verstehe die Frage leider nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

Spricht man immer von einer Manova wenn mehrere AVs einbezogen werden

- wenn es darum geht, den Effekt einer oder mehrerer UV(s) auf ein Konstrukt zu berechnen, welches durch >1 messfehlerfreie, objektive, reliable und valide(Einzel-)AVs operationalisiert ist.

Gruß
S.

[Sonntrud]

Hallo Zusammen,

ich untersuche derzeit dieselbe Fragestellung in meiner Studie. Ich hab zwei Gruppe (jeweils n = 11) und drei Messzeitpunkte (Pretest, Posttest, Retentionstest).
Ich möchte gerne die Gruppenunterschiede zu den jeweiligen Messzeitpunkten "Pretest" und "Posttest" wobei es mir eigentlich eher darum die Veränderung zum den jeweils anderen Tests zu untersuchen. Konkrete Fragestellung: Hast sich Gruppe 1 durch das Treatment mehr oder weniger verändert als Gruppe 2 durch ein anderes Treatment?

Ich habe nun jeweils die Differenz zwischen den einzelnen Tests ausgerechnet und würde dann für jede Differenz einen Mann-Whitney-U-Test durchführen. Mir stellt sich dabei nur die Frage, ob die unterschiedlichen Vorzeichen der Differenzen problematisch sind. So verändert sich beispielsweise 2 Versuchsperson positiv (+1) und die anderen negativ (-2).

Ich hoffe meine Problemstellung ist verständlich und es kann mir jemand meine Bedenken nehmen oder hat eine Idee wie ich sonst vorgehen kann.