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[Merkur]

Hallo ihr Lieben,

ich möchte ein Projekt auswerten und hätte da ein paar Fragen zur Auswertung und hatte gehofft, dass ich hier eventuell Rat bekommen könnte. Ich denke, dass es sehr lang wird und ich entschuldige mich schon vorher für all die Lesearbeit, die ich euch zumute.

Erstmal grob zum Design: Es gibt zwei Gruppe die zu 3 Messzeitpunkten untersucht wurden. Gruppe 1 hat die Intervention nach T1 erhalten, Gruppe 2 nach T2 entsprechend soll T1 -> T2 bei der 2. Gruppe als Kontrollgruppe und T2 -> T3 bei der ersten Gruppe als Followup-Erhebung dienen.
1. Gruppe: T1 - Intervention - T2 - T3
2. Gruppe: T1 - T2 - Intervention - T3
Beide Gruppen verfügen über n=8 Teilnehmer und unterscheiden sich nur unwesentlich voneinander.
Ursprünglich hatte ich den Plan für alle Variablen auf parametrische und nicht-parametrische Verfahren zurückzugreifen und mich entsprechend bei unterschiedlichen Ergebnissen eher an den nicht-parametrischen zu orientieren, da aber für viele der erhobenen Variablen entweder der Levene-Test oder Saphiro-Wilk-Test signifikant sind bin ich etwas unsicher, ob es überhaupt einen Wert hat die parametrischen Verfahren zu verwenden, ich würde mir das aber trotzdem gerne offen halten und würde euch einmal für beide schreiben, was ich mir überlegt habe. Für mich stellt sich die Frage, welche Verfahren ich genau anwenden sollte und ob in meinen bisherigen Überlegungen vielleicht schon ein Denkfehler ist.

1. Zunächst würde ich bezüglich der Frage einer allgemeinen Verbesserung t-Tests für abhängige Stichproben bzw. den Wilcoxon-Test für die Zeitpunkte vor und nach dem Training machen um zu schauen ob es eine signifikante Verbesserung zwischen den Messzeitpunkten gegeben hat (das müsste man ja einmal für beide Gruppen einzeln machen können und zum anderen müsste man eine Variablen (vor und nach dem Training) kreieren können um zu sehen ob die Gruppen sich zusammengenommen nach Intervention signifikant verbessert hatten, oder?).

2. Dann hatte ich gedacht die Kontrollgruppe mit einzubeziehen, um darauf zu kontrollieren, dass zeitlich bedingte Verbesserungen nicht das signifikante Ergebnis hervorgerufen haben. Auf parametrischem Niveau würde man das ja, glaube ich, eigentlich mit einer einfaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung zu überprüfen. Das Problem ist nur, dass meine Gruppen ja versetzt das Treatment hatten und das irgendwie berücksichtigt werden muss. Kann ich dann die einfaktoriell Anova nur mit der ersten Gruppe machen oder würde ich da eine Kovarianzanalyse machen oder gibt es eine andere Möglichkeit möglich beide Gruppenveränderungen nach den jeweiligen Interventionen mit der Kontrollgruppe vergleichen zu können?
Auf Nicht-parametrischem Niveau würde man das ganze ja, glaube ich, mit dem Friedmann-Test lösen. Ich meine mal irgendwo gelesen zu haben, dass ich dafür sinnvollerweise die Unterschiede zwischen den Messzeitpunkten berechne und dann den Friedmanntest mit den Differenzen meiner 16 Werte (vor und nach der Intervention für 1. Und 2. Gruppe) und 8 Werten (2. Gruppe zwischen T1 und T2) mache. Wäre das so sinnvoll?

3. Dann wollte ich die langfristige Wirksamkeit bestimmen. Ich weiß, dass ich ganz simpel einen t-Test für abhängige Stichproben bzw. Wilcoxon-Test zwischen T1 und T3 der ersten Gruppe machen könnte und wahrscheinlich wäre auch ähnlich wie bei 2. ein Friedmann-Test möglich bei dem ich T1 - T3 mit der Kontrollgruppe vergleiche. Gibt es da sonst noch andere sinnvolle Verfahren, die langfristige Wirksamkeit zu bestimmen?

Soweit erstmal meine Ideen, ich hoffe ich habe alles verständlich beschrieben und nichts Wichtiges vergessen, ansonsten fragt gerne nach.

Vielen Dank und liebe Grüße
Merkur

[PonderStibbons]

Beide Gruppen verfügen über n=8 Teilnehmer und unterscheiden sich nur unwesentlich voneinander.

Randomisierte Zuweisung zu den Gruppen?

Ursprünglich hatte ich den Plan für alle Variablen auf parametrische und nicht-parametrische Verfahren zurückzugreifen

Angesichts der winzigen Stichprobe liegen verteilungsfreie Verfahren näher.

Friedmanntest mit den Differenzen meiner 16 Werte (vor und nach der Intervention für 1. Und 2. Gruppe) und 8 Werten (2. Gruppe zwischen T1 und T2) mache. Wäre das so sinnvoll?

Nein. Du kannst für beide Gruppen die Differenz zwischen t1 und t2 berechnen und zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Merkur]

Hey, erstmal vielen Dank für die schnell Antwort.

Randomisierte Zuweisung zu den Gruppen?

Nicht randomisiert, aber weitgehend parallelisiert. Es ist eine Feldstudie mit einer Inanspruchnahme Stichprobe und einige Teilnehmer mussten zwangsläufig der 1. bzw. 2. Gruppe zugeordnet werden und der Rest musste darum gelegt werden.

Angesichts der winzigen Stichprobe liegen verteilungsfreie Verfahren näher.

Das heißt du würdest auch für die Variablen für die Varianzhomogenität und Normalverteilung angenommen werden kann auf ein parametrische Verfahren verzichten?

Nein. Du kannst für beide Gruppen die Differenz zwischen t1 und t2 berechnen und zwischen den Gruppen vergleichen (U-Test).

Ah okay, dann hatte ich mich da vertan, wobei ich dann ja den Interventionseffekt aus der 2. Gruppe gar nicht mit abbilden würde. Das wäre aber das Verfahren, dass du zur Überprüfung heranziehen würdest? Es ist mir nicht so wichtig, ob da am Ende riesen Effekte raus kommen, aber in der EDA wurde schon deutlich, dass bei vielen Variablen größere Veränderungen in der 2. Gruppe zu finden sind, deswegen wäre es mir am liebsten ein Verfahren zu wählen, dass irgendwie beide Gruppen vor und nach der Intervention mit einbezieht. Gibt es da eine Möglichkeit.

Liebe Grüße
Merkur

[PonderStibbons]

Das heißt du würdest auch für die Variablen für die Varianzhomogenität und Normalverteilung angenommen werden kann auf ein parametrische Verfahren verzichten?

Normalverteilung (von was auch immer) lässt sich bei 2x8 doch kaum nachweisen.

Ah okay, dann hatte ich mich da vertan, wobei ich dann ja den Interventionseffekt aus der 2. Gruppe gar nicht mit abbilden würde.

Für den hast Du keine unabhängige Vergleichsgruppe.

Das wäre aber das Verfahren, dass du zur Überprüfung heranziehen würdest? Es ist mir nicht so wichtig, ob da am Ende riesen Effekte raus kommen, aber in der EDA wurde schon deutlich, dass bei vielen Variablen größere Veränderungen in der 2. Gruppe zu finden sind, deswegen wäre es mir am liebsten ein Verfahren zu wählen, dass irgendwie beide Gruppen vor und nach der Intervention mit einbezieht. Gibt es da eine Möglichkeit.

Die Inferenzstatistik an auffällige Muster in der Deskriptivstatistik
anzupassen, ist nicht lege artis. Falls es sich um ein Experiment mit Menschen oder
Wirbeltieren handelt, müsste die Auswertung im Vorhinein festgelegt worden
sein, so weit es geht. Insofern wundern mich die Fragen ein wenig. Ich kann
aus dem Design leider nicht erkennen, womit ein unabhängiger Gruppenvergleich
der Differenzen T2-T3 der zweiten Gruppe möglich wäre. Vielleicht gibt es
in Deiner Referenzliteratur Hinweise, was sich aus so einem Design noch weiteres
machen lässt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons