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[Kalja]

Hallo,

ich habe nochmals ein problem bzw. bin mir absolut unsicher über mein Vorgehen. Ich würde gerne den Mittelwertvonjeweils drei Gruppen vergleichen (--> einfaktorielle ANOVA) und das Mittel der Wahl ist SPSS. Jeweils für zwei Tests habe ich Daten erhoben also 2 einzelne ANOVAS.

Meine Hypothsesen waren:
Gruppe 1 ist gegenüber Gruppe 2 und 3 wesentlich schlechter
Es gibt keinen sig. Unterschied zwischen Gruppe 2 und 3

Geplant war eine ANOVA mit a priori Kontrasten
Leider muss eine Normalverteilung und Varianzhomogenität vorliegen. Beides ist jedoch nicht erfüllt.

Hier einmal die Kennwerte:
G1
n = 24
MW = 10.84
Var = 20.64
KSA-Test (korr. nach Lilliefors) = .513
Opt. NV = Ja das passt

G2
n = 38
MW = 28.00
Var = 10.865
KSA-Test (korr. nach Lilliefors) = .00
Opt. NV = auf keinen Fall NV

G3
n = 26
MW = 29.69
Var = .54
KSA-Test (korr. nach Lilliefors) = .00
Opt. NV = auf keinen Fall NV

Achja max. Punktzahl im Test ist 30. Es liegt bei G2 und G3 ein Deckeneffekt vor

Kann ich die Mittelwerte der Gruppen irgendwie sinnvoll vergleichen? Welch‘s F berichten?
Daten in die Tonne schmeißen (geht leider nicht)

Vielen lieben Dank schonmal

[PonderStibbons]

Leider muss eine Normalverteilung

...der Residuen...

und Varianzhomogenität

...im Fall deutlich ungleicher Gruppengrößen...

vorliegen.

In SPSS gibt es zudem die Option, oneway ANOVA
mit Korrektur für ungleiche Varianzen zu rechnen.

Achja max. Punktzahl im Test ist 30. Es liegt bei G2 und G3 ein Deckeneffekt vor

Deine 2. Hypothese kannst Du wegen der kleinen Gruppen nicht
sinnvoll testen, wegen Deckeneffekt schon noch weniger;
für die erste Hypothese müsste man sich mal die Residuen
ansehen, oder Du rechnest einen H-Test, der ist robust,
vergleicht allerdings Ränge, nicht Mittelwerte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Kalja]

H-Test

Also der Kruskal-Wallis-Test?
Der kam leider nie bei uns an der Uni in den Veranstaltungen vor. Vielen Dank dafür!
Damit ist zumindest etwas auswerten möglich

In SPSS gibt es zudem die Option, oneway ANOVA
mit Korrektur für ungleiche Varianzen zu rechnen.

Ich weiß leider nicht welche Korrektur für ungleiche Varianzen du meinst.