STATISTIK-FORUM.de

[strukturmarionette]

Hi,

@Sonja

Mich interessiert in erster Linie, ob Unterschiede zwischen den Gruppen bestehen bzw. ob es eine Interaktion mit dem Messzeitpunkt gibt.

Was möglich wäre bei den kleinen Stichproben:

- Vergleichende grafische Darstellung der zwei Verläufe der zwölf Messzeitpunkte
- zwölf mal den Mann-Whitney-Test zum Vergleich von Experimentalgruppe und Kontrollgruppe (mit Alphafehlerkorrektur)

Gruß
S.

[sonja]

Danke für eure Antworten!
Aber was bei NeedHelp ja ganz gut funktioniert (Differenzwerte bilden, dann U Test) ist bei meinen Daten nicht besonders sinnvoll, da ich ja 12 Messzeitpunkte habe und nicht nur zwei.
Hat vielleicht doch noch jemand ne Idee?

@ strukturmarionette: Wie bereits in meinem Eingangsbeitrag geschrieben, habe ich ein N von 22, aufgeteilt auf 2 Gruppen a N = 11.
NV wurde mit KS gecheckt, getrennt für jede Gruppe und jeden einzelnen Messzeitpunkt

[PonderStibbons]

Um was für Messungen geht es eigentlich, was ist das Thema der Studie?
Und wie lässt sich die Abweichung von der Normalverteilung charakterisieren
(e.g. "ab Zeitpunkt 5 weisen beide Gruppen stark linksschiefe Verteilungen auf")?
Wie sieht es mit anderen Voraussetzungen aus, eigentlich ist Sphärizität das
zentrale Thema? Und was ergibt sich aus der Messwiederholungs-ANOVA, wenn
man sie ungeachtet von Verletzungen der Voraussetzungen berechnet?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[sonja]

Es geht um ein Lernexperiment bei Ratten im Radial Maze. Die Tiere lernen über 12 Tage, und in einem der Fehlermaße ist die Verteilung ab dem 5. Tag für eine Gruppe (die Kontrollgruppe) linksschief. Sphärizität ist zuimindest bei dem Faktor "Tag" nicht gegeben, lt Mauchly Test in SPSS.
Klar habe ich schon eine ANOVA gerechnet .
Der Faktor Messzeitpunkt wird signifikant (p < .001), erwartungsgemäß reduzieren sich durch die Fehler über die Zeit. Einen Gruppenunterschied gibt es nicht, allerdings einen Trend zu einer Interaktion (p = .057).

Viele grüße

S.

[PonderStibbons]

Ich bin offen gesagt gar nicht sicher, in welche Richtung eine akzentuiert linksschiefe
Verteilung in 1 von 2 Gruppen wirkt, also für welchen Urteilsfehler das Risiko steigt.
Der p-Wert für die Wechselwirkung liegt in einem Bereich, wo solche Überlegungen
relevant sein könnten. Ich würde durch eine Datentransformation die Schiefe abmildern
und auf die "Robustheit" von ANOVAs gegenüber Abweichungen von der Normalverteilung
bauen. Sphärizitat ist wie gesagt die relevantere Voraussetzung.

Mit freundichen Grüßen

P.

[sonja]

@ PonderStibbons:
Danke! Werde dann die Daten mal transformieren bzw. erst mal überlegen, was für eine Transformation sinnvoll ist.