Gemischte Varianzanalyse - einfacher Haupteffek n.s.?

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Gemischte Varianzanalyse - einfacher Haupteffek n.s.?

Beitragvon fiasko » Mo 17. Jun 2024, 22:36

Hallo,

ich schreibe gerade an meiner Masterarbeit und habe ein paar Probleme bzw. konkret zwei Fragen. Versuchspersonen haben sich negative und neutrale Bilder angeschaut. Dabei wurden verschiedene Maße erhoben. Es soll aber nur um meine ersten beiden Fragestellungen gehen.

1) Ich habe einen Innersubjektfaktor (Valenz_negativ - Valenz_neutral) und einen Zwischensubjektfaktor (OLP,CR,PV). Die gemischte Varianzanalyse zeigt keine signifikanten Ergebnisse für die WW. Die Hypothese lautet: Versuchspersonen aus den Gruppen Open Label Placebo und Cognitive Reappraisal haben im Mittel eine niedrigere selbstberichtete Valenz, als die Kontrollgruppe, bzw. können ihre selbstberichtete Valenz signifkant reduzieren im Vergleich. Wichtig ist natürlich, dass die neutrale Bedingung als Kontrollvariable enthalten bleibt. (es gibt Literatur für die Hypothese)

Meine Frage lautet, ob ich aufgrund der gerichteten Hypothese auf Basis der Literatur eine Möglichkeit habe anders statistisch zu verfahren. Z.B. darf ich das p der WW halbieren? (aktuell ist es .07 n.s.) Schaue ich mir außerdem die Haupteffekte an?

2)
Meine 2. Frage bezieht sich auf eine weitere Variable: Arousal_neg - Arousal_neu. Hier ist die Wechselwirkung signifikant. Ich habe mir die Varianzanalyse also mit paarweisen Vergleichen ausgeben lassen. Für die WW Gruppe*Stimulus gibt es aber keine signifikanten Unterschiede über alle Vergleiche. Auch eine einfaktorielle Varianzanalyse wie es bei Statistikguru gezeigt wird zeigt mir keinen signifikanten einfach Haupteffekt des Zwischensubjektfaktors.
Nur der einfache Haupteffekt des Innersubjektfaktors ist signifikant. Sprich innerhalb aller Gruppen unterscheiden sich die Mittelwerte zwischen Negativ und Neutral. Auch hier wäre Hypothese gewesen, dass es Unterschiede zwischen den Gruppen gibt. Wie interpretiere ich das nun vor allem im Bezug auf meine Hypothese?

Ich bin generell verwirrt, weil ja nicht die eigentliche Differenz der Gruppen verglichen wird sondern nur die Mittelwerte innerhalb der Bedingungen(bei beiden gemischten Anovas). Sollte ich evtl. auf Basis der signifikanten Wechselwirkung eine einfaktorielle between Anova rechnen mit der Differenz der Arousal Mittelwerte? Dann wüsste ich doch welchen Gruppen wirklich signifikant besser ihr Arousal reduzieren als andere oder? Ich habe viel mit Kontrasten herumprobiert, weil ich im Andy Field gelesen habe, dass dies der eigentliche posttest für konkrete Hypothesen sei. Leider habe ich im Studium nichts davon gelernt.

Vielen Dank im Voraus, ich hoffe ich habe es halbwegs verständlich darstellen können.
Liebe Grüße
Aslak
fiasko
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Re: Gemischte Varianzanalyse - einfacher Haupteffek n.s.?

Beitragvon strukturmarionette » Mo 17. Jun 2024, 23:09

Hi,

- N?
- Zugang zur Zielpopulation?

verschiedene Maße erhoben

- welche konkret und wie?

Gruß
S.
strukturmarionette
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Re: Gemischte Varianzanalyse - einfacher Haupteffek n.s.?

Beitragvon fiasko » Di 18. Jun 2024, 09:41

116
Was heißt Zugang zur Zielpopulation?
Eye-Tracking Daten, Reaktionszeitmessung, mehrere weitere Ratings unter anderem eben auch Valen und Arousal Ratings nach jedem gezeigten Bild (20 insgesamt)
fiasko
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Re: Gemischte Varianzanalyse - einfacher Haupteffek n.s.?

Beitragvon PonderStibbons » Di 18. Jun 2024, 10:11

fiasko hat geschrieben:darf ich das p der WW halbieren? (aktuell ist es .07 n.s.)

Das wäre nicht sinnvoll.
Schaue ich mir außerdem die Haupteffekte an?

Wenn es keinen (statistisch signifikanten) Wechselwirkungseffekt gibt, dann sind die Haupteffekte
vergleichsweise einfach zu interpretieren.

Wie interpretiere ich das nun vor allem im Bezug auf meine Hypothese?

Du hast einen statistisch signifikanten Wechselwirkungseffekt, kannst aber nicht nachweisen,
welche Zellen bzw. welche Differenzen im Speziellen sich statistisch signifikant unterscheiden.
Bei paarweisen Vergleichen hast Du das Problem einer kleineren Stichprobe = geringerer power.
Aber post hoc mit verschiedenen Methoden an den Daten herumzuwerkeln, bis etwas als
statistisch signifikant herauskommt, ist nicht angezeigt. Das neigt dazu, falsche Ergebnisse zu
produzieren.

Mit freundlichen Grüßen

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