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[fredfrafru]

Hallo,

tut mir leid, dass ich mich einige Tage nicht melden konnte. Das Problem besteht aber immer noch und ich freue mich nach wie vor über Hinweise die mir weiterhelfen.

Zur Beantwortung der Frage von Strukturmarionette:

Ich habe ein 6 (Populationen) * 15 (treatments) Design. N liegt pro Population zwischen 20 und 30. Die Tabelle sieht dann so aus:

21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21
25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
30 30 30 ...
29 29 29 ...
23 23 23 ...
20 20 20 ...

Mittlerweile bin ich mir ziemlich sicher, dass ich die Two Way Repeated Measurements ANOVA auf meine Daten anwenden darf. Da es keine nichtparametrische Alternative gibt habe ich auch gar keine andere Wahl. Die Daten werde ich einer Box-Cox Transformation unterziehen. Nach dieser Transformation ähnelt das Histogramm einer Normalverteilung, auch wenn der Schapiro-Wilk Test immer noch meckert. Da die ANOVA aber in dieser Hinsicht nicht so anfällig sein soll werde ich das ignorieren. Mittlerweile bin ich auch auf SPSS umgestiegen (PASW 18) was aber für mich weitere Probleme bringt:

In SigmaPlot konnte man im Anschluss an die ANOVA eine pairwise comparison (alles gegen alles) durchführen lassen. Z. B. konnte man daraus entnehmen, ob sich innerhalb der Population 1 treatment 5 von treatment 6 sig. unterscheidet oder auch ob sich treatment 5 zwischen Population 1 und Population 2 unterscheidet. Diese Möglichkeit finde ich bei SPSS nicht. Hier ist zwar ein post hoc test möglich, allerdings ist dies nur für den Zwischensubjektfaktor (= Population) möglich und dieser gibt dann auch lediglich an ob sich z.B. Population 1 von Population 2 unterscheidet - die einzelnen treatments werden unberücksichtigt gelassen. Wie kann ich hier wie in SigmaPlot genauere Daten erhalten? Muss ich noch einen weiteren Test durchführen (wenn ja wie gehen ich vor?) oder habe ich da bei den Einstellungen für die ANOVA eine Funktion übersehen die dies ermöglicht?

Ich gehe in SPSS wie folgt vor:

Analysieren > Allgemeines lineares Modell > Messwiderholungen
Ich benenne den Innersubjektfaktor und füge ihn dem Modell mit 15 Stufen hinzu. Definieren
Ich ordne den 15 Stufen die jeweilige Spalte zu und definiere die Spalte die meine Population beinhaltet als Zwischensubjektfaktor.

DANKE!

[fredfrafru]

Hallo, ich muss nochmal einen Schritt zurück gehen und folgende Frage stellen (die zuvor gestellte Frage ist natürlich noch weiterhin aktuelle):

Da die Daten für die ANOVA normalverteilt sein müssen möchte ich meinen Datensatz mittels des Shapiro-Wilk-Tests dahingehend kontrollieren. Die Daten liegen ja in einem 6 * 15 Design mit 20 bis 30 Messwiederholungen vor (siehe vorheriges Post).

Innerhalb einer Zeile wurden dieselben Individuen unter 15 verschiedenen Bedingungen beprobt.

Nun bin ich davon ausgegangen, dass ich jede Faktorkombination einzeln auf Normalverteilung testen muss. Also z.B. erster Faktor, erste Stufe und zweiter Faktor, erste Stufe. Dann müsste ich also kontrollieren, ob diese 21 Werte normalverteilt sind. Und dass dann für alle 6*15=90 Fälle. Liege ich da richtig oder muss ich den kompletten Datensatz (alle 15*21+15*25+15*30+15*29+15*23+15*20=2220 Werte) auf Normalverteilung testen?

Sollte der erste Fall richtig sein, wie gehe ich dann weiter vor, sollten nicht alle Fälle normalverteilt sein? Ich würde dann gerne eine Box-Cox Transformation durchführen. Mache ich diese dann mit dem kompletten Datensatz?

Wie kritisch ist es zu sehen wenn auch nach der Transformation der Shapiro-Wilk-Test noch keine Normalverteilung ausgibt. Ich habe gelesen, dass die ANOVA dafür nicht so anfällig sein soll – aber wo ist da die Grenze?

Abgesehen davon habe ich in einigen Quellen gelesen, dass nicht die Daten sondern die Residuen normalverteilt sein müssen. Was ist da richtig?

Viele Fragen. Ich hoffe mir kann jemand helfen!