STATISTIK-FORUM.de

[pomperu]

Hallo,
Ich habe eine Frage zur Analyse eines EEG-Experimentes.
Mein Datensatz besteht aus dem between-subject Faktor ‚Gruppe‘ (Patienten, Kontrollen), dem within-subject Faktor ‚Experimentelle Bedingung‘ (A, B) und der Kovariate ‚Verhaltensleistung‘ (perf_A, perf_B, je eine pro Bedingung). Die abhängige Variable ist die Amplitude der EEG-Messung.

Das meiner Meinung nach korrekte Vorgehen bei so einem Datensatz wäre ein linear-mixed model, um der Tatsache Rechnung zu tragen dass die Kovariate abhängig von der Bedingung ist (im Gegensatz zu einer allgemeinen Kovariate wie Alter, die unabhängig von der experimentellen Bedingung wäre).

Meine erste Frage ist nun ob es legitim ist ein voll faktorielles Modell zu verwenden, oder ob der Einbezug von Interaktionen zwischen ‚Bedingung‘ und der Kovariate ‚Performance‘ inkorrekt ist, da die Kovariate ja abhängig von der Bedingung ist.

Die zweite Frage wäre was für ein post-hoc Test korrekt wäre, um eine allfällige Interaktion zwischen ‚Gruppe‘ und ‚Bedingung‘ weiter auf zu lösen.


Wäre sehr dankbar wenn mir jemand weiterhelfen könnte!
Grüße, Ulrich