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[Ernst92]

Hallo,
ich habe zwei Gruppen (Experimental- und Kontrollgruppe, EG und KG) mit zwei Messzeitpunkten (Prä- und Posttestung). Die EG erhielt für 6 Wochen ein treatment, die KG nicht. Gemessen wurden 6 Faktoren vor dem treatment und 6 Wochen danach. Nun stehe ich vor der Frage welcher Test verwendet werden soll. Die Daten sind übrigens normalverteilt und metrisch. Ich habe an t-Tests für abhängige Stichproben oder an eine mixed anova gedacht und beides ausprobiert.
- t-Tests für gepaarte Stichproben (separat für EG und KG) -> Ergebnisse werden für EG signifikant, für KG nicht.
- mixed anova: Den Innersubjektfaktor stellte der Messzeitpunkt dar, den Zwischensubjektfaktor die Gruppenzugehörigkeit. Ergebnisse werden für den Faktor Zeit signifikant, für Gruppenzugehörigkeit nicht.

Meine Fragen:
- welcher der Tests (oder ist es doch ein komplett anderer?) eignet sich?
- Wie kann es sein, dass die Ergebnisse bei den t-tests signifikant werden für die EG (und KG nicht- deshalb nahm ich an, die Gruppenzugehörigkeit hat einen Effekt) und bei der mixed anova der Faktor Gruppenzugehörigkeit nicht?
- kann man beide Tests verwenden und die Ergebnisse beschreiben oder "übertestet" man dann?

MfG und danke schon einmal für Rückmeldungen.

[bele]

Hallo!

dass die Ergebnisse bei den t-tests signifikant werden für die EG (und KG nicht- deshalb nahm ich an, die Gruppenzugehörigkeit hat einen Effekt)

Hier steckt ein Denkfehler drin. Der Unterschied zwischen signifikant und nicht-signifikant ist leider bedeutungslos und beweist gar nichts. Genau deshalb solltest Du den t-Test einfach verwerfen und nur die Varianzanalyse berichten.

Vom folgenden Artikel solltest Du erst den letzten Satz lesen und dann entscheiden, ob Du den Artikel selbst lesen willst:
http://www.stat.columbia.edu/~gelman/re ... ignif4.pdf

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

ich habe zwei Gruppen (Experimental- und Kontrollgruppe, EG und KG)

Wie groß? Mit randomsierter Gruppenzuweisung? Mit in etwa gleichen Ausgangswerten?

- t-Tests für gepaarte Stichproben (separat für EG und KG) -> Ergebnisse werden für EG signifikant, für KG nicht.

Man kann das nicht getrennt testen, wenn man Gruppen vergleichen will.
Bitte merken. Jede Menge teurer medizinischer und biologischer
Forschung kann man in die Tonne kloppen, weil Leute diesen basalen
Fehler gemacht haben. Siehe auch Literaturhinweis von bele.

- mixed anova: Den Innersubjektfaktor stellte der Messzeitpunkt dar, den Zwischensubjektfaktor die Gruppenzugehörigkeit. Ergebnisse werden für den Faktor Zeit signifikant, für Gruppenzugehörigkeit nicht.

Der ausschlaggebende Test ist die Interaktion (ob die Änderung über die
Zeit je nach Gruppe unterschiedlich ist).

- welcher der Tests (oder ist es doch ein komplett anderer?) eignet sich?

Du kannst die prä-post Differenzen berechnen und zwischen den Gruppen vergleichen,
ist analog zu einer Mixed ANOVA.

- Wie kann es sein, dass die Ergebnisse bei den t-tests signifikant werden für die EG (und KG nicht- deshalb nahm ich an, die Gruppenzugehörigkeit hat einen Effekt) und bei der mixed anova der Faktor Gruppenzugehörigkeit nicht?

Gruppenzugehörigkeit testet, ob über beide Messzeitpunkte hinweg der level der
einen Grupppe höher ist als derjenige der anderen Gruppe, Wie gesagt ist aber die
Interaktion von Interesse. Und ob das eine statistisch signifikant ist (p=0,0499?
p=0,00000001?) und das andere nicht (p=0,050? p=0,99?) ist (s.o.) nicht informativ.

MfG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ernst92]

Danke für eure Antworten!

Die Gruppen sind gleich groß (n=25), nicht randomisiert, daher auch unterschiedliche Ausgangswerte (Experimentalgruppe durchgehend niedriger Werte als Kontrollgruppe).

D.h. t-Tests lasse ich komplett weg, weil es nicht relevant (bzw. interpretierbar) ist, dass bei der EG der Mittelwertvergleich signifikant wird und bei der KG nicht (wenn ich keine KG hätte - wäre das die Vorgehensweise, oder?)

Aber da ich die Kontrollgruppe habe, mache ich die mixed anova.Der Interaktionseffekt ist nicht signifikant bei der mixed anova - das würde dann bedeuten, dass die Verbesserung auf den zeitlichen Faktor zurückzuführen ist und NICHT auf die Gruppenzugehörigkeit? Die Verbesserung, die ich dann grafisch bei der EG sehe ist dann zwar vorhanden, aber nicht signifikant?

Danke für den Artikel, werde ich mir die Woche durchlesen!

MfG