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[Apollo30]

Ich hab eine methodische Frage hinsichtlich der Varianzanalyse von Blickdaten. Ich habe mittels Eye-Tracking die Blickdaten zweier Gruppen während einer Trackingaufgabe beim Blicken auf vier verschiedene Anzeigen in einem Cockpit aufgezeichnet. Somit hab ich ein zweifaktorielles Design mit den Faktoren Gruppe (G) und Anzeige (A). Die Personen müssen eine Trackingaufgabe erledigen und blicken dabei viele Male in unterschiedlichen Sequenzen auf alle vier Anzeigen. Ich hab zwei abhängige Variable, Blickdauer (D) und Blickfrequenz (F), gebildet und möchte diese statistisch analysieren. Meine Fragestellungen sind, welchen Einfluss haben die beiden Faktoren G und A auf meine abhängigen Variablen (ANOVA) und unterscheiden sich D und F in Abhängigkeit von G und A (Post Hoc Tests).

Ich sehe die weitere Vorgehensweise nun nicht ganz eindeutig bestimmt – liegt hier eine Messwiederholung vor? Für die folgenden beiden ANOVA-Varianten lassen sich Argumente finden:
1. Ich betrachte den Einfluss beider Faktoren auf die blickenden Personen, von diesen sich dann ein Blickverhalten (gemessen mit D und F) ergibt. Dann wäre für mich Faktor G ohne Messwiederholung und Faktor A mit Messwiederholung, weil eine Person mehrfach auf jede der Anzeigen blickt.
2. Ich betrachte den Einfluss beider Faktoren auf einen einzelnen Blick, welcher nur auf eine einzige Anzeige gehen kann. Dann hab ich zwei Faktoren ohne Messwiederholung.

Ich hab beide Varianten auf meinen Datensatz (mit SPSS) angewandt und erhalte natürlich leicht abweichende Zahlen, aber im Großen und Ganzen sind die statistischen Aussagen hinsichtlich Signifikanz gleich und auch die Effektstärken verhalten sich in beiden Varianten sehr ähnlich. Ich komme also flapsig gesagt mit beiden Varianten zum selben Ziel, aber ich bin mir unsicher, welcher Weg der methodisch korrektere ist, falls sich das eindeutig sagen lässt.

Ich halte keine der beiden Alternativen für grob falsch, würde aber gerne dazu eure Meinung hören.

[Apollo30]

OK geklärt, es liegt eine Messwiederholung vor.