2-faktorielle ANOVA mit Messwiederholung - Interpretation

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2-faktorielle ANOVA mit Messwiederholung - Interpretation

Beitragvon MelanieStudentin » So 22. Jan 2017, 12:16

Hallo,
ich werte meine Ergebnisse mit Hilfe der ANOVA aus und bin mittlerweile total verzweifelt.
Ich habe eine zweifaktorielle Varianzanalyse für abhängige Stichproben durchgeführt. Ich möchte Ergebnisse von Patienten (P) mit denen von gesunden Probanden (N) vergleichen. Die Ergebnisse wurden unter 3 verschiedenen Bedingungen (3 Stimuli) aufgenommen. Die ANOVA gibt mir nun für den Haupteffekt Patient vs. Proband einen signifikanten Unterschied (p=.0012) und für den Haupteffekt Stimuli auch p<.0001. Die Wechselwirkungen sind nicht signifikant p=.6421.
Jetzt habe ich das Problem, dass ich die Ergebnisse mit Hilfe von Boxplots darstellen soll und die Signifikanz mit Sternen kennzeichnen soll. D.h. ich habe 3 Boxplot für die Probanden (für die 3 Stimuli) und 3 für die Patienten. Jedoch weiß ich nicht wie ich diese kennzeichnen soll, da ich mit Hilfe des Post Hoc Test nur erfahre, dass sich P von N unterscheidet und wie sich die 3 Stimuli unterscheiden. Jedoch nicht erfahre wie sich P zu den Stimuli und N zu den Stimuli unterscheiden.
Meine Frage ist, darf man um die einzelnen Effekte zu erfahren, einen Post Hoc test für die Wechselwirkungen machen, oder erfährt man dann die einzelnen Effekte einfach nicht?!

Kann mir da jemand helfen?

Viele Grüße
Melnaie
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Re: 2-faktorielle ANOVA mit Messwiederholung - Interpretatio

Beitragvon strukturmarionette » So 22. Jan 2017, 14:37

Hi,

einen Post Hoc test für die Wechselwirkungen machen,

- Hast Du eine Vorstellung darüber, was Du konkret damit meinst? Bzw was das sein könnte?

Gruß
S.
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Re: 2-faktorielle ANOVA mit Messwiederholung - Interpretatio

Beitragvon MelanieStudentin » So 22. Jan 2017, 16:59

was der Post Hoc Test oder die Wechselwirkungen sein könnten?

Als Post Hoc Test habe ich den Tukey HSD gemacht, da ich 3 Ausprägungen habe. Ich verstehe leider deine Frage nicht richtig :|
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Re: 2-faktorielle ANOVA mit Messwiederholung - Interpretatio

Beitragvon Apollo30 » So 29. Jan 2017, 14:20

Ich habs grad nur schnell überflogen.
Ist deine Frage die, ob man bestimmte Tests machen kann oder die, wie diese Tests gehen?
Mich hat das etwas an SPSS erinnert, welches dir nicht freiwillig alle möglichen Post Hoc Tests ausspruckt, wenn du dies nicht per Syntax abfragst.
Geht das in diese Richtung: http://www.spss-forum.de/tests-und-gruppenvergleiche-f12/2x2-varianzanalyse-mit-messwiederholung-und-post-hoc-tests-t1656.html oder hab ich zu schnell drübergelesen?
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Re: 2-faktorielle ANOVA mit Messwiederholung - Interpretatio

Beitragvon MelanieStudentin » Mi 1. Feb 2017, 16:09

Hallo Apollo30,
genau um das beschriebene Problem aus dem Forum geht es.
Die Anova kann mir quasi bei meiner Fragestellung keine Aussage liefern.

Ich habe Patienten und Probanden mit den 3 Stimuli gemessen. Die Anova gibt mir nun für die Haupteffekte aus "JA unterschied zwischen Patient und Proband" und "JA unterschied zwischen Stimuli". Allerdings erfahre ich so nicht ob der Patient sich vom Proband beim 1 Stimuli unterscheidet und wie er sich beim zweiten und dritten unterscheidet. Das würde ich nur durch einen Post Hoc Test für die Interaktionen erfahren.

Ich habe nun schon überlegt ob ich einen einfachen t-Test für jeden Stimuli mache, da ich ja "nur" wissen möchte unterscheidet sich Proband zu Patient und nicht alle stimuli miteinander vergleichen möchte.
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Re: 2-faktorielle ANOVA mit Messwiederholung - Interpretatio

Beitragvon Apollo30 » Sa 4. Feb 2017, 22:34

OK, ja mach doch das über die Syntax, so wie ich das in dem verlinkten Beitrag beschrieben hab - das spuckt dir doch dann schon ne ganze Menge an post-hoc Vergleichen auch, teilweise mehr als du nutzen kannst, wenn die zugrundeliegenden Faktoren oder die Interaktion nicht signifikant sind.
Bekommst dus hin?

Das mit dem einfachen t-Test würd ich so nicht machen, weil das unsauber ist. Du tust so, als würden die beiden Faktoren voneinander unabhängig sein und das agt dir ja die (zweifaktorielle) ANOVA.
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