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[Horsti]

Hallo,

ich habe da etwas nicht verstanden. Mir ist klar, dass ich bei mehreren Vergleichen (z.B. A-B, A-C) für die false discovery rate kompensieren muss und sich daher ANOVA + post hoc anstatt zweier t-Tests anbietet.

Aber ist das der einzige Grund, warum ANOVA vorgezogen werden sollte?
Z.B. wenn ich ein Experiment mit zwei verschiedenen Zell-Linien mache in dem ich deren Antwort auf Stoff XY prüfe. Dann habe ich folgenden Datensatz:

Zellen1 Kontrollwert
Zellen1 + Stoff XY

Zellen2 Kontrollwert
Zellen2 + Stoff XY

Logisch gesehen ist doch die Antwort auf Stoff XY in Zelllinie1 unabhängig von der Antwort von Zellinie2 auf Stoff XY und umgekehrt.

Kann ich dann zwei t-Tests machen ([Zellen1 Kontrollwert] vs. [Zellen1 + Stoff XY]; [Zellen2 Kontrollwert] vs. [Zellen2 + Stoff XY]) und das in einem Graph darstellen?
Oder muss ich weil ich mehr als 2-Gruppen habe ANOVA verwenden?

Vielen Dank für Eure Antwort im Voraus

[PonderStibbons]

ich habe da etwas nicht verstanden. Mir ist klar, dass ich bei mehreren Vergleichen (z.B. A-B, A-C) für die false discovery rate kompensieren muss und sich daher ANOVA + post hoc anstatt zweier t-Tests anbietet.

Einfaktorielle Varianzanalysen prüfen, ob eine kategoriale Variable einen Zusammenhang mit einer intervallskalierten Variable hat. Die Zahl der Kategorien kann von 2 bis weitaus mehr reichen. Das Mittel zum Zweck der Prüfung ist dabei die Betrachtung der Varianzaufklärung.

Mehrfaktorielle Varianzanalysen prüfen simultan, ob die einzelnen Faktoren jeweils einen Zusammenhang mit einer intervallskalierten Variable haben.

Logisch gesehen ist doch die Antwort auf Stoff XY in Zelllinie1 unabhängig von der Antwort von Zellinie2 auf Stoff XY und umgekehrt.

Wenn ich Dich richtig verstehe, hast Du 2 Zelltypen (A und B) und 2 Bedingungen (mit Stoff XY und ohne Stoff XY).
Je nach konkreter Fragestellung könnte das eine zweifaktorielle Varianzanalyse nahelegen. Fragen z.B.: bewirkt XY generell eine Reaktion, über die verschiedenen Zelltypen hinweg? Und/oder: ist die Reaktion je nach Zelltyp unterschiedlich stark (Wechselwirkung StoffxZelltyp)?

Kann ich dann zwei t-Tests machen

Je nach Fragestellung, wie gesagt. 2 t-Tests wären eventuell geeignet, wenn beide Untersuchungen tatsächlich überhaupt nichts miteinander zu tun hätten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Horsti]

Vielen Dank für Deine Antwort!

Ich glaube die Frage ist falsch bzw. ungenau gestellt. Die Frage sollte lauten:

Was möchte ich überhaupt zeigen, und welche Statistik ist dafür passend.
Nicht:
Ich habe Daten und will DEN statistischen unterschied bewerten.

Beide Möglichkeiten (ANOVA; t-Test) geben eine sinnvolle Antwort, nur eben auf unterschiedliche Fragen.

Wenn ich das richtig verstanden habe, hat mir deine Antwort sehr weiter geholfen!