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[ernesto]

Hallo liebe Community,

ich habe eine zweifaktorielle Varianzanalyse in R gerechnet.
Die Experimentalgruppe hat 53 Teilnehmer, die Kontrollgruppe 79. Erhoben wurde zu zwei Messzeitpunkten.
Es geht darum, ob eine Intervention die täglichen Bildschirmaktivierungen reduzieren kann.

Nun habe ich als Ergebnis einen signifikanten Interaktionseffekt (F(1,130) = 4.01, p = .05, η² = .00), jedoch keine signifikanten Haupteffekte für Gruppe (F(1,130) = 1.17, p = .28, η² = .01) und Zeit (F(1,130) = 3.15, p = .08, η² = .00).
Das Profildiagramm der Interaktion lässt jedoch darauf schließen, dass die Bildschirmaktivierungen der Experimentalgruppe stark abgenommen haben und die der Kontrollgruppe sogar etwas zugenommen haben.

1. Kann man solch ein Ergebnis überhaupt sinnvoll interpretieren?

2. Mein Professor meinte: "Die Effekte betrachten ja die Zeilen- bzw. Spalten-Mittelwerte machen eben keine eindeutige Aussage über die Zellen-Mittelwerte.
Deswegen sollen Sie einen Posthoc-Test machen, der die gewünschten Mittelwerte enthält". Leider kann ich mit dieser Aussage irgendwie gar nichts anfangen :/

Ich wäre sehr sehr erfreut über eure Hilfe!!!
Viele Grüße, Ernst

[PonderStibbons]

1. Kann man solch ein Ergebnis überhaupt sinnvoll interpretieren?

Ich verstehe die Frage nicht recht. Haupteffekte sind für das Vorhandensein und die Interpretation
von Wechselwirkungseffekten doch unerheblich. Und ein inferenzstatistisch signifikanter Haupteffekt
ist bei Bestehen eines Interaktionseffektes umständlich zu interpretieren. Insofern ist es vorteilhaft,
dass die Haupteffekte nicht inferenzstatistisch signifkant sind. In einem Messwiederholungs-Design mit
randomisierter Zuweisung = vca. gleicher Baseline um so mehr.

2. Mein Professor meinte: "Die Effekte betrachten ja die Zeilen- bzw. Spalten-Mittelwerte machen eben keine eindeutige Aussage über die Zellen-Mittelwerte.
Deswegen sollen Sie einen Posthoc-Test machen, der die gewünschten Mittelwerte enthält". Leider kann ich mit dieser Aussage irgendwie gar nichts anfangen

Ich auch nicht. Es ist ein 2x2-Design, insofern bedeutet die WW doch unmittelbar, dass die Differenz
zwischen t1 und t2 in Gruppe A anders ist als in Gruppe B. Bzw. dass die Differenz zwischen den Gruppen
zu t2 anders ist als zu t1.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[ernesto]

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für deine Antwort!!

Stimmt. Deine Antwort auf meine erste Frage leuchtet mir ein

Bezüglich deiner zweiten Antwort hatte ich den gleichen Gedankengang.
Eigentlich müssen ja bei einer mixed ANOVA Posthoc-Tests folgen. Bei einem 2x2-Design sind diese ebenso wenig sinnvoll, oder täusche ich mich?

In einer anderen Hypothese von mir wurde z.B. nur der Haupteffekt "Zeit" signifikant. In solch einem Fall müssen auch keine Posthoc-Tests folgen, bei einem 2x2 Design?

Vielen Dank für deine rege Teilnahme im Forum, deine Antworten haben mir schon oft bei Fragen von anderen geholfen

Grüße, Ernst

[ernesto]

Hallo nochmal,

gerade schickte mir mein Professor nochmal eine Erläuterung von dem, was er meinte:
"Die Haupteffekte prüfen aber ja nicht diese 4 Zellenmittelwerte, sondern jeweils den Mittelwert der einen vs. der anderen Kategorie. Diese habe ich oben Zeilen- und Spaltenmittelwerte genannt, weil sie sich ergeben, wenn Sie die 4 Werte als 2x2 Tabelle aufschreiben.
Nun ist es eine inhaltliche Frage, an welchen Unterschieden Sie tatsächlich interessiert sind."

Einen schönen Pfingstmontag!