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[LUFR23]

Hallo,

ich schreibe aktuell meine Abschlussarbeit und stehe vor folgender Aufgabe.
Die generell Fragestellung ist der Einfluss von verschiedenen Sattelkonzepten und Neigungen auf die Belastung im Dammbereich.
Operationalisiert wird die Belastung durch den Blutfluss, den Druck und den Komfort.

- N=22

- UV: Sattel (4 Stufen) / Neigung der Straße (2 Stufen)

- AV: Blutfluss (1 Variable: O2) / Druck (4 Variablen: MW_D, MAX_D, MW_SBH, MAX_SBH) / Komfort (3 Variablen: D, SBH, Gesamt)
D= Damm, SBH=Sitzbeinhöcker

- Ausreißer sind in den Daten vorhanden, wird mit Winsorizing entgegengewirkt.
- In einigen Variablen (Kombination der Stufen) ist die Normalverteilung der Residuen nicht gegeben.

Nun zu meinen Fragen:
Ist es überhaupt legitim auf Grundlage der kleinen Stichprobe eine 2X2 Anova mit Messwiederholung auf beiden Faktoren zu rechnen.
Bzw. aufgrund der vielen Abstufung der AV´s.

Wenn ja, welche Möglichkeiten gibt es die NV der Residuen zu umgehen. Ich habe in einigen Studien gefunden, die behaupten, dass ANOVAs relativ robust gegen NV-Verletzung sind? Des Weitern konnte ich rausfinden, dass eventuell eine Transformation der Daten hilfreich sein kann. Gibt es dafür gewisse Standards?

Wenn nicht, ist es besser einfaktorielle ANOVA`S mit Messwiederholung auf dem Faktor Sattel zu rechnen und eine differenziert Betrachtung zwischen den zwei Stufen der Neigung einzugehen. Der Verlust wäre natürlich die Interaktion. Vorteil, es könnte auch mit nichtparametrischen Verfahren gerechnet werden.

Gibt es auf der Datengrundlage noch andere Analyseverfahren die eingesetzt werden können?
Software Programm wäre SPSS.

Viele Grüße,
LUFR23

[PonderStibbons]

Ist es überhaupt legitim auf Grundlage der kleinen Stichprobe eine 2X2 Anova mit Messwiederholung auf beiden Faktoren zu rechnen.

Ja.

Wenn ja, welche Möglichkeiten gibt es die NV der Residuen zu umgehen. Ich habe in einigen Studien gefunden, die behaupten, dass ANOVAs relativ robust gegen NV-Verletzung sind?

Ja.

Des Weitern konnte ich rausfinden, dass eventuell eine Transformation der Daten hilfreich sein kann. Gibt es dafür gewisse Standards?

Blutdruck ist in der Allgemeinbevölkerung in etwa normalverteilt, da bietet sich nicht unmittelbar etwas an.
Was es mit den Variablen und Messungen "Druck (4 Variablen: MW_D, MAX_D, MW_SBH, MAX_SBH) / Komfort
(3 Variablen: D, SBH, Gesamt)" auf sich hat, weiß ich nicht. Die transformierten Variablen müssen ja auch
interpretierbar sein und inhaltlich Sinn ergeben.

Wenn nicht, ist es besser einfaktorielle ANOVA`S mit Messwiederholung auf dem Faktor Sattel zu rechnen und eine differenziert Betrachtung zwischen den zwei Stufen der Neigung einzugehen. Der Verlust wäre natürlich die Interaktion.

Ja.

Vorteil, es könnte auch mit nichtparametrischen Verfahren gerechnet werden.

Ja.
Wobei in der Interpretation darauf zu achten ist, dass ein statistische signifikantes
in Bedingung 1 und ein nicht-signifikantes Ergebnis in Bedingung 2 nicht gleichzusetzen ist
mit "es gibt einen Effekt in Bedingung 1" versus "es gibt keinen Effekt in Bedingung 2", sondern
mit "hier kein Effekt nachgewiesen". Gerade bei kleinen Stichproben ein großer Unterschied.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons