STATISTIK-FORUM.de

[Isabella]

Hallo zusammen,

ich habe für folgendes Untersuchungsdesign ein (gemäß SPSS) Allgemeines lineares Modell mit Messwiederholung gerechnet:
Randomisierte Zuweisung zu 2 Interventionsgruppen (N=72, N=56; 2 untersch. Behandlungen für Menschen mit Migräne) und einer Kontrollgruppe (N=64, Wartezeit), die zu 2 Messzeitpunkten untersucht wurden (Vor und nach der Behandlung/Wartezeit, Datenerhebung mit diversen Fragebögen zur Schmerzsymptomatik, Lebensqualität,... also viele Subskalen). Wenn der Interaktionseffekt signifikant war, habe ich mit insgesamt 6 T-Tests weitere Vergleiche angestellt: 3 Tests um die Prä-Post-Differenzen zwischen den Gruppen zu vergleichen; 3 Tests um Prä-Post Effekte innerhalb der jeweiligen Gruppe zu untersuchen. Die Fragestelltung war: Gibt es überhaupt Behandlungseffekte (=Verbesserung in den Interventionsgruppen, keine/weniger Veränderung in der Kontrollgruppe)? Gibt es einen Unterschied zwischen den Interventionsgruppen?

Aus Methodenteil: "...we used repeated measure ANOVA. Relevant post analyses were performed with pairwise t-tests."

Zu den Ergebnissen: Interaktion signifikant, T-Test Differenz Treatment 1 vs 2 nicht signifikant, T-Test Differenz Treatment 1 (oder 2) vs. Kontrollgruppe jeweils signifikant, T-Test Prä-Post Vergleich signifikant für Treatment 1 und 2 aber nicht für Kontrollgruppe. Meine Interpretation der Ergebnisse war: "Subjects of both treatment conditions showed a significant decrease in their mean values while there was no decrease for control condition. No differences between the intervention conditions were found."

Mein Prof meint nun: "The results of ANOVAs and post-hoc t-tests do not support your statements. Your should reanalyze your data based on mixed-effect-models rather than using ANOVA with repeated measurement and a large amount (!) of t-tests."

Wenn ich im Internet nun nach "mixed models" Tutorials suche, werden mir verschiedene Methoden angeboten, unter anderem das gleiche, was ich bereits gemacht habe.

Habe ich vielleicht schon gemacht, was mein Prof möchte, es nur falsch beschrieben?
Ich würde mich sehr freuen, wenn mir jemand mir jemand weiterhelfen könnte. Ich danke euch!!!
Grüße, Isabel

[strukturmarionette]

Hi,

viell bezieht sich Dein Prof auf Alphafehlerkumulierungen, die beim beim multiplen Testen entstehen.
Am besten aber nicht das sog Internet per Googlo erkunden.

Gruß
S.

[Isabella]

Hi S.
danke für die Rückmeldung. Ich könnte das Alpha-Niveau nach Bonferroni korrigieren (0.05/6 Tests = .008), das ist glaube ich nicht das Problem. Sonst hätte er keine mixed models eingefordert.
Für Kapitel in Statistikbüchern fehlt mir die Wissensgrundlage, für ein ganzes Buch die Zeit.
Gruß, Isabel

[PonderStibbons]

Linear Mixed Models (seins) und eine Mixed ANOVA (Deins) sind
in der Tat unterschiedliche Verfahren. Wieso aber Deine Vorgehensweise
und die Schlußfolgerungen verworfen werden, wird aus dem
Statement nicht ersichtlich. Da hilft wohl nur nachfragen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Isabella]

Vielen Dank, dann werd ich das wohl machen müssen.

[strukturmarionette]

Hi,

Linear Mixed Models (seins)

- dazu (per SPSS ist das HLM) sind Deine Gruppen und Stichprobenumfänge aber nicht groß genug.

Gruß
S.