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[_Marie_]

Hallo zusammen,

ich sitze gerade an der Präregistrierung und Planung meiner Masterarbeit und komme leider nicht weiter.

Bei meinem Design habe ich eine unabhängige Variable mit 3 Ausprägungen, d.h. 3 Gruppen. Ich werde 3 abhängige Variablen erheben. Konkret interessieren mich die Unterschiede in den abhängigen Variablen zwischen den drei Gruppen.

Meine Hypothesen sind folgende:
- H1: M(Gruppe 2) > M(Gruppe 1)
- H2: M(Gruppe 3) > M(Gruppe 2)
- H3: [M(Gruppe 3)-M(Gruppe 1)] > [M(Gruppe 2)-M(Gruppe 1)]

Ich frage mich nun, welche Form der Datenauswertung genau Sinn macht. Wäre ein Omnibusverfahren, in dem Fall die einfaktorielle Manova, mit anschließenden Follow-up Tests, konkret geplanten Kontrasten, sinnvoll? Wenn ja, welche Form der Alpha-Adjustierung muss ich in dem Fall vornehmen, um eine Alphafehlerkumulierung (es sind ja schließlich einige Kontraste) zu vermeiden?

Zusätzlich ist es notwendig, einen geeigneten Stichprobenumfang (mit G*Power) zu ermitteln. Wie müsste ich in diesem Fall dann vorgehen?

Ich würde mich sehr über eine Antwort und weitere Rückfragen freuen,
Marie

[PonderStibbons]

Tja, da streiten sich die Geister. Leider ist die Stichprobengröße nicht genannt. Aber weso "es sind einige Kontraste", es sind doch nur 3?

Man könnte fragen, wozu überhaupt ein Omnibus-Test, wenn ohnedies nur spezifische Kontraste interessieren (oder doch nicht nur?).

Am wenigstens Rückfragen kommen vermutlich, wenn Du für die 3 Kontraste eine Korrektur durchführst, z.B. Bonferroni-Holm.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[_Marie_]

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für Deine Antwort!

Bei den Kontrasten würde es sich um 9 Kontraste handeln, da ich ja die drei Gruppen hinsichtlich ihrer Werte auf den drei abhängigen Variablen vergleiche.
Bezüglich deiner Frage, ob ein Omnibus-Test Sinn macht, gebe ich dir total recht und tatsächlich habe ich mir diese Frage auch schon gestellt und nicht wirklich beantworten können. Ich hatte es so verstanden, dass der Haupteffekt im Omnibustest erstmal signifikant sein muss, um anschließende Follow-up-Tests zu rechtfertigen?

Bezüglich der Stichprobengröße würde die Verwendung einer einfaktoriellen Manova dann auch die Berechnung mit G*Power zulassen. Leider habe ich zu geplanten Kontrasten keine Empfehlung bezüglich Stichprobengröße gefunden.

Viele Grüße,
Marie

[PonderStibbons]

Bei den Kontrasten würde es sich um 9 Kontraste handeln, da ich ja die drei Gruppen hinsichtlich ihrer Werte auf den drei abhängigen Variablen vergleiche.

Aber es steht MANOVA im Titel?

Bezüglich deiner Frage, ob ein Omnibus-Test Sinn macht, gebe ich dir total recht und tatsächlich habe ich mir diese Frage auch schon gestellt und nicht wirklich beantworten können. Ich hatte es so verstanden, dass der Haupteffekt im Omnibustest erstmal signifikant sein muss, um anschließende Follow-up-Tests zu rechtfertigen?

Was bezeichnet Followup-Test? Ich kenne post-hoc Tests (nach einem statistisch signifikanten Omnibustest) und geplante Kontraste.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[_Marie_]

Vielleicht war der Titel nicht ganz passend gewählt, entschuldige. Ich bin mir eben noch nicht im Klaren darüber, ob eine Manova notwendig oder sinnvoll ist, wenn ich geplante Kontraste einsetzen möchte.

Eine Studie mit sehr ähnlichem Versuchsdesign (3 Gruppen, 3 abhängige Variablen) hat nach einer Manova geplante Kontraste berechnet, weswegen ich denke, dass ich wahrscheinlich nicht ganz auf dem Holzweg bin, aber konkret nicht genau weiß, wie ich meine Hypothesen prüfen kann.

In englischen Papern war von Follow-up-tests, wenn es um Tests geht, die nach einem Omnibustest angewandt werden. Darunter fallen post-hoc Tests und geplante Kontraste. So wie ich es verstanden habe, machen die Kontraste mehr Sinn, wenn ich klare Hypothesen habe, was bei mir auch der Fall ist.