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[Lies.]

Hallo zusammen,

ich habe im Rahmen meiner Masterarbeit eine MANOVA durchgeführt mit einem Faktor (6 Faktorausprägungen) und 4 abhängigen Variablen. Die Ergebnisse der multivariaten Tests in SPSS Pillai-Spur, Wilks-Lambda und Hotelling-Spur zeigen keine Signifikanz, lediglich die größte charakteristische Wurzel nach Roy, die ich, wenn ich es richtig verstanden habe, nicht nehmen darf, da ich mehr als 2 Gruppen untersuche (oder?). Wenn ich eine der abhängigen Variablen ausschließe und erneut eine MANOVA durchführe, erhalte ich statistische Signifikanz bei den multivariaten Tests. Ist es denn zulässig eine abhängige Variable einfach aus der MANOVA auszuschließen?

Ich freue mich auf Antworten! Vielen Dank schon mal!
Viele Grüße,
Lisa

[PonderStibbons]

Ist es denn zulässig eine abhängige Variable einfach aus der MANOVA auszuschließen?

Warum sollte es?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Lies.]

Deswegen frage ich ja, weil ich mich leider nicht so gut damit auskenne.. Grundsätzlich dachte ich mir, dass ich ja auch einzelne ANOVAs durchführen könnte (auch wenn hier dann die Problematik mit dem α-Fehler auftreten würde), weshalb ich einfach mal getestet habe, ob es einen Unterschied macht, eine abhängige Variable wegzulassen. Und es scheint ja einen Unterschied zu machen, da ich mit einer AV weniger ein statistisch signifikantes Ergebnis habe.. Das Thema, was ich bearbeite, ist kaum erforscht und es gibt kaum Literatur. Die abhängigen Variablen habe ich zwar literaturgestützt in mein theoretisches Modell aufgenommen, in dieser Kombination wurden sie vorher aber noch nicht zusammen getestet.. Wäre es unter diesen Umständen zulässig?

[PonderStibbons]

Eine multivariate Varianzanalyse ist kein Globaltest für mehrere abhängige Variablen,
um alpha-Fehler-Kumulierung zu vermeiden. Der Sinn einer MANOVA ist es, ein Konstrukt
zu analysieren, das durch mehrere abhängige Variablen zugleich operationalisiert wird.
Daher sollen die abhängigen Variablen auch vorzugsweise nicht ganz gering miteinander
korreliert sein (= unverbunden) und auch nicht sehr hoch (= Redundanz). Und daher sind
auch Analysen der einzelnen abhängigen Variablen nach einem "statistisch signifikanten"
Ergebnis nicht im Sinne des Verfahrens. Wenn Du mit Deinen 4 Variablen nicht ein Konstrukt
operationalisierst, dann mach von vornherein 4 einzelne Analysen. Wenn die abhängigen
Variablen ein Konstrukt operationalisieren (sollen), dann veränderst Du, was Du testest,
wenn Du eine Variable weglässt. Und das sollte nicht wegen Signifikanzjägerei erfolgen,
sondern aus inhaltlichen Überlegungen, weil eine Variable sachlich nicht reinpasst bzw.
nichts mit allen 3 anderen zu tun hat.

Nebenbei führt die Strategie Verfahrensanwendung -> Änderung des Vorgehens bei
Nichtsignifikanz -> solange bis was signifikant wird zu überangepassten Modellen,
bei deren Entwicklung der Stichprobenzufall ausgenutzt wird und die meist nicht
generalisierbar sind.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons