Varianzanalyse mit Messwiederholung

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Varianzanalyse mit Messwiederholung

Beitragvon Shay » Di 23. Aug 2016, 12:48

Hallo Leute,

ich verzweifle trotz 3 tägiger Auseinandersetzung mit dem Thema (im Interrnet) an der Varianzanalyse mit Messwiederholung und hoffe dass ihr mir helfen könnt, da die Statistikdozentin meiner Uni noch minimum 2 Wochen im Urlaub ist und ich Zeitdruck habe.
Okay um was gehts?
Ich habe eine Unabhängige, intervallskalierte Variable (UV) = Wohlbefinden über 2 Messzeitpunkte erhoben T1 (am 1. Tag) und T14 (am 14. Tag) bei N = 62 Probanden erhoben.
Diese 62 Probanden teilen sich auf 2 Gruppen auf: Experimentalgruppe (= Gruppe 1), die täglich Sport gemacht hat und die Kontrollgruppe (= Gruppe 2), die 1-2 pro Woche Sport gemacht hat.
Darüber hinaus wurde vorher mit einer nominalskalierten Variable erhoben ob Vorerfahrungen in der spezifischen Sportart bestehen (Ja / Nein).
Da sich die Leute mit Vorerfahrungen ungleichmäßig auf die Gruppen verteilt haben, soll ich diese Variable laut meiner Statistikdozentin als Kovariate in das Modell miteinbeziehen.

Ich weiß nicht ob das korrekt ist, dass ich jetzt eine einfaktorielle Varianzanalyse mit einer Messwiederholung auf der UV durchgeführt und die Vorerfahrung als Kovariate angegeben habe (so wurde es mir von der Dozentin kurz in 5min gesagt).

Als Innersubjektvariablen habe ich die beiden 2 Messzeitpunkte des Wohlbefindens T1 und T14 angegeben, als Zwischensubjektfaktor die Gruppe und als Kovariate die Vorerfahrung.
Dabei habe ich folgende Ergebnisse im SPSS Output herausbekommen, bei denen ich Probleme habe sie zu interpretieren:

Effekt............................QS.........df..........F...........p..........η²
Faktor A........................|321.52....|1.........|3.65.....|.061......|.06
Vorerfahrungen................|205.28....|1.........|1.13.....|.291..... |.02
Gruppe..........................|1058.84..|1.........|5.85.....|.019*.....|.09
Faktor A x Vorerfahrungen...|.05........|1.........|>.01.....|.982......|>.01
Faktor A x Gruppe.............|176.79...|1.........|2.01......|.162.....|.03
Fehler...........................|5202.47..59


Was genau ist nun Faktor A und wie interpretiere ich den Effekt der Gruppe im Hinblick auf den messwiederholten Faktor?

Danke für eure Hilfe, habe eine Varianzanalyse mit so vielen Variablen bislang nicht durchgeführt.
Shay
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Re: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Beitragvon PonderStibbons » Di 23. Aug 2016, 13:33

Was genau ist nun Faktor A

Der Messwiederholungsfaktor. Den hast Du doch selbst definiert?
und wie interpretiere ich den Effekt der Gruppe im Hinblick auf den messwiederholten Faktor?

Was meinst Du damit? Es gibt einen inferenzstatistsch signifikanten
Effekt von Gruppe auf die abhängige Variable (die Werte der einen
Gruppe sind über die Messzeitpunkte hinweg höher als die der anderen),
aber was soll ein Effekt von Gruppe auf Zeitpunkt sein, vielleicht
die Wechselwirkung?

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons
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Re: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Beitragvon Shay » Di 23. Aug 2016, 13:47

PonderStibbons hat geschrieben:Der Messwiederholungsfaktor. Den hast Du doch selbst definiert?

Also inhaltlich sozusagen die Veränderung des Wohlbefindens über die Zeit? Ich hab einfach Probleme mit dem Verständnis was der Faktor A aussagt, wenn er signifikant wäre? Dass sich alle 62 Leute hinsichtlich ihres Wohlbefindens unabhängig von den jeweiligen 2 Gruppen verbessern?

PonderStibbons hat geschrieben:Es gibt einen inferenzstatistsch signifikanten Effekt von Gruppe auf die abhängige Variable (die Werte der einen Gruppe sind über die Messzeitpunkte hinweg höher als die der anderen)

Das der Effekt der Variable Gruppe als Haupteffekt bezeichnet wird und statistisch signifikant ist, verstehe ich, nur nicht was es inhaltlich bedeutet: Bezieht sich das somit auf beide Messzeitpunkte oder nur auf die Entwicklung von Messzeitpunkt T1 auf Messzeitpunkt T2? Wenn es sich auf beide Messzeitpunkte bezieht, wie würde ich herausbekommen ob sich Gruppe 1 z.B. unterschiedlich gut/stark hinsichtlich des Wohlbefindens im Vergleich zu Gruppe 2 darstellt?!


Danke für die schnelle Rückmeldung :)
Ich hoffe meine Fragen sind nicht zu doof...
Shay
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Re: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Beitragvon PonderStibbons » Di 23. Aug 2016, 19:39

Mach' Dir mal eine Graphik mit 2 Linien, die eine für die Mittelwerte
von Gruppe 1 über beide Messzeitpunkte, die andere für Gruppe 2.
Und die Standardabweichungen eintragen. So in der Art wie hier
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/semi ... sures3.png

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Beitragvon Shay » Di 23. Aug 2016, 20:08

Meinst du sowas in der Art?
Bild

Das wären die Mittelwerte des Wohlbefindens, wobei niedrigere Werte => besseres Wohlbefinden anzeigen.
Habe nur keine Ahnung wie ich in Excel die Standardabweichungen einfüge, sodass er mir die Varianzen in der Grafik anzeigt.

Nochmals die Frage:
Wenn es sich auf beide Messzeitpunkte bezieht, wie würde ich herausbekommen ob sich Gruppe 1 z.B. unterschiedlich gut/stark hinsichtlich des Wohlbefindens im Vergleich zu Gruppe 2 darstellt?! (durch die Zeitliche Entwicklung). Weil optisch verändert sich ja Gruppe 1 schon echt viel besser als Gruppe 2.
Shay
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Re: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Beitragvon PonderStibbons » Di 23. Aug 2016, 21:45

Ob sie sich "echt viel besser" entwickeln, lässt sich ohne Streuungen nicht beurteilen,
zumal die Achse dann auch so zugeschnitten ist, dass der Effekt beeindruckender
daherkommt, als er es vermutlich ist. Jedenfalls sieht man, worin der Haupteffekt
von Gruppe besteht.

Wie man in Ecel die Streuungen einfügt, weiß ich nicht aswendig, dafür gibt es
Hilfefunktionen und Artikel im Netz. Odre mache in SPSS einen box-und-wisker-plot
für die 4 Messwerte, falls das mit 2 Gruppen und Messwiederholung einfach geht.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Beitragvon Shay » Di 23. Aug 2016, 21:58

PonderStibbons hat geschrieben:Ob sie sich "echt viel besser" entwickeln, lässt sich ohne Streuungen nicht beurteilen,
zumal die Achse dann auch so zugeschnitten ist, dass der Effekt beeindruckender
daherkommt, als er es vermutlich ist. Jedenfalls sieht man, worin der Haupteffekt
von Gruppe besteht.

Kannst du den Gedankengang erläutern? Inwiefern muss man die Streuungen miteinbeziehen um hinsichtlich der unterschiedlichen Mittelwerten der Gruppen eine "Entwicklung" zu interpretieren?
Und inwiefern sieht man den signifikanten "Haupteffekt" der Gruppe? Das bei beiden Messzeitpunkten einfach ein Unterschied zwischen beiden Gruppen besteht, der unabhängig von der Entwicklung über die Zeit besteht?

Danke für die detaillierte Erklärung, ich will das einfach "verstehen", da meine Hypothese war, dass sich Gruppe 1 signifikant "besser" verbessert im Hinblick auf das Wohlbefinden als Gruppe 2.
Shay
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