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[BKordy]

Hallo,

das Design meiner Diplomarbeit ist ein Pre-Post-Test-Design mit anschließendem Followup. Die Daten sind intervallskaliert und es geht um die Wirksamkeitsprüfung einer Intervention. Es gibt keine Kontrollgruppe, da lediglich die Wirksamkeit der Intervention festgestellt werden soll und keine Fragen der Kausalität. Die Gruppengröße ist mit einem n von 15 recht klein. Die abhängigen Werte liegen zu allen 3 Messzeitpunkten vor und die unabhängige Variable ist die durchgeführte Intervention selbst.

Meine Fragen an euch:
welche Verfahren würdet ihr zur Anwendung bringen, um Unterschiede zwischen den Messzeitpunkten aufzuzeigen?
Wer hat Vorerfahrung mit Verfahren/Möglichkeiten des Bootstrapping und für wie sinnvoll haltet ihr die Anwendung in dem hier betrachteten Kontext?

Vielen Dank schon einmal!

Beste Grüße

BK

[PonderStibbons]

Tests für gepaarte Stichproben (t-Test für abhängige Stichproben oder Wilcoxon-
Vorzeichenrangtest) oder Messwiederholungs-Varianzanalyse bzw. Friedman-Test.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Wer hat Vorerfahrung mit Verfahren/Möglichkeiten des Bootstrapping und für wie sinnvoll haltet ihr die Anwendung in dem hier betrachteten Kontext?

Hallo Kordy,

Bootstrapping ist bei kleinen Stichprobenumfängen oft recht empfindlich gegen Ausreißer oder einfach extreme Werte. Da muss man vorsichtig sein. Innerhalb des großen Topfs der Resampling-Verfahren könnte für Dich eventuell ein Permutations-Test interessant sein. Die von PonderStibbons vorgeschlagenen Verfahren sind etablierter und daher einem Publikum und einem Reviewer eventuell leichter zu verkaufen. Es gibt aber auch gute Argumente für die Resampling-Verfahren. Ich persönlich mag sie, weil auch ich als Nicht-Statistiker und Nicht-Mathematiker ein gutes Bild davon habe, was da eigentlich passiert, während es bei den genannten Verfahren immer etwas schwammig bleibt (da taucht in den Erklärungen immer eine Formel und wie ein deus ex machina eine Tabelle mit kritischen Werten oder Verteilungswerten auf, die ich einfach glaube, weil ich nicht gaaanz tief einsteigen will).

Falls Du Dich auf diese Verfahren einlassen willst, dann empfehle ich als leicht verdauliche Lektüre Philip I. Good: Resampling Methods, A Practical Guide To Data Analysis, Birkhäuser - meine Bibliothek hat es als PDF-Buch und es ist wirklich sehr verständlich. Es gibt auch neuere Bücher vom selben Autor, die würde ich in die engere Wahl ziehen, würde ich mir ein Buch zum Thema kaufen wollen.

LG,
Bernhard

[BKordy]

Vielen Dank für die Hilfe! Ich habe mir das Buch von Good übrigens aus unserer Bibliothek ausgeliehen...

Beste Grüße

Kordy