STATISTIK-FORUM.de

[aldidada]

Hallo,

ich habe eine Frage zur Regression bei Messwiederholung.

Folgender Sachverhalt: 30 Probanden durchlaufen 3 Treatments nacheinander und es wird jeweils eine abhängige Variable gemessen. Zudem gibt es eine unabhängige Variable, die über die Treatments gleich bleibt (z.B. Alter). Nun will ich mittels einer linearen einfachen Regression den Einfluss des Alters auf die abhängige Variable messen.

Natürlich kann ich das mit n=30 für jede der 3 Treatments machen und erhalte ein Ergebnis. Wenn ich dies jetzt jedoch unabhängig von der Art des Treatments machen will, kann ich dann auch einfach den Einfluss des Alters auf die 90 Werte (3 Treatments a 30 Werte) messen? Also quasi eine Analyse mit n=90 durchführen, wobei halt jeder Proband quasi 3-mal vorkommt. Oder ist das unpraktikabel und ich erhalte verzerrte Ergebnisse?

Vielen Dank!

[PonderStibbons]

Du kannst eine Varianzanalyse für Messwiederholungen mit einem zusätzlichem Prädiktor "Alter" durchführen.
Das analysiert, ob der Level der AV über die drei Messzeitpunkte hinweg mit "Alter" assoziiert ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[aldidada]

Also meinst du, dass ich beispielsweise den Friedman-Test ein zweites mal mache mit einem zusätzlichen Prädikator?

Ist dann folglich meine geplante Vorgehensweise nicht praktikabel?

Vielen Dank!

[PonderStibbons]

Nein, eine Varianzanalyse für Messwiederholungen. Der Friedman-Test ist für Rangdaten und dort kann es keinen weiteren Prädiktor geben.

90 Beobachtungen von 30 Personen als 90 Beobachtungen von 90 Leuten zu verwenden, führt zu falschen Schlüssen.
Solltest Du einen statistischen Signifikanztest durchführen wollen, dann "weiß" dieser nicht, dass Du tatsächlich weniger
als n=90 unabhängige Beobachtungen vorliegen hast.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Du kannst eine lineare Regression mit random effect pro Teilnehmer rechnen. Du würdest ein Modell aufstellen mit dem Teilnehmer, dem Alter, dem Treatment und was es sonst noch so braucht als unabhängiger und dem Messwert als abhängiger Variable. Dann hat das Modell die Chance herauszufinden, dass es Teilnehmer mit hohen und solche mit niedrigen Werten in der abhängigen Variable gibt und es hat die Möglichkeit, dem Alter eine Steigung zuzuordnen und jedem Treatment einen Effekt zuzuschreiben.
Das impliziert, dass jeder Teilnehmer zu hohen oder mittleren oder niedrigen Werten tendiert und dass diese Teilnehmerverteilung einer Normalverteilung entspringt, deren Mittelwert und Standardabweichung das Modell schätzt.

Dein ursprünglicher Ansatz würde Dein Modell in falscher Sicherheit wägen, weil es davon ausgehen würde, n = 90 unabhängige Messungen zu verarbeiten, aber natürlich sind die Messungen nicht wirklich 90 unabhängig-zufällige sondern innerhalb der Teilnehmer verbundene Messungen. So ein random effects Modell gleicht das elegant aus.

LG,
Bernhard

[aldidada]

Okay, danke euch beiden!

Kann ich sonst auch einfach den Durchschnitt aus den 3 Messungen nehmen ? Also dann mit n=30 , dem Alter und als abhängige Variable der Mittelwert der drei Treatments. Oder führt das auch zu verzerrten Ergebnissen?

[PonderStibbons]

Was willst Du denn ganz konkret und wissenschaftlich präzise formuliert bei dieser Korrelations-Analyse herausfinden?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[aldidada]

Ich will herausfinden ob das Alter allgemein einen Einfluss auf die benötigte Zeit hat. Unabhängig davon, welches Treatment durchlaufen wurde.

[PonderStibbons]

Da kannst Du eine Varianzanalyse für Messwiederholungen mit dem zusätzlichen Prädiktor "Alter"
rechnen. Die Wechselwirkung zwischen Alter und dem Messwiederholungsfaktor "Treatment-
Bedingung" repräsentiert, ob der Unterschied zwischen den Treatments je nach Alter unterschiedlich
groß ist. Wenn das nicht der Fall ist, kann man direkt den Effekt von Alter interpretieren. Der würde wie
gesagt darstellen, ob der Level der AV über die drei Bedingungen hinweg je nach Alter unterschiedlich
hoch ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[aldidada]

Okay danke! Und wo finde ich hierzu nähere Informationen (habe unter den Schlagworten nichts passendes gefunden)?

Das Problem hierbei ist nämlich, dass ich keinen ANOVA machen kann, da hierzu die Annahmen nicht erfüllt sind.

Und zu Friedman mit zusätzlichem Prädikator finde ich nichts...