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Hallo zusammen,

ich verzweifle an der statistischen Analyse der Ergebnisse meiner Bachelorarbeit und leider ist mein Betreuer zurzeit nicht zu erreichen. Mir fällt es sehr schwer eine Entscheidung zu treffen, welcher Test nötig ist. Vielleicht kann mir ja einer von Euch helfen.

Folgendes wurde gemessen: ich habe von 3 Personen die muskuläre Aktivität von 4 unterschiedlichen Muskeln am Fließband gemessen. Gemessen wurde zu zwei Messzeitpunkten. Dabei wurde eine Bewegung genauer betrachtet, welche mehrmals während der Arbeit vorkommt. Die Daten sind metrisch. Die Bewegung wurde aber von den Personen innerhalb der Messung pro Messzeitpunkt unterschiedlich oft durchgeführt, weshalb ich unterschiedlich große Datensätze habe (Spannbreite von 27 bis 46 Datenpunkte pro Messung). Welchen Einfluss hat das auf mein weiteres Vorgehen?
Bei einer ersten Analyse mittels Shapiro-WIlk-Test kam heraus, dass nicht alle Datensätze normalverteilt sind. Ich möchte zunächst folgende Fragestellungen/Hypothesen untersuchen:
(1) Unterschied zwischen T1 und T2 in Muskel xy
(2) Unterschied zwischen Probanden in Muskel xy

Wenn ein parametrischer Test möglich wäre, würde ich eine zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholung wählen. Gibt es eine nichtparametrische Alternative dazu?


Ich freue mich über jede Anregung und Anmerkung und hoffe alles ist nachvollziehbar.

Hinweis: Ich soll mit JASP arbeiten.

Vielen Dank!

(2) Unterschied zwischen Probanden in Muskel xy

Welcher Klärungsbedarf steckt dahinter? Dass außer eineiige Zwillinge keine 2 Menschen absolut identisch sind,
kann man voraussetzen.

Wenn ein parametrischer Test möglich wäre, würde ich eine zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholung wählen.

Wie würde der aussehen? Es gibt doch zunächst nur den Faktor "Zeitabschnitt" (T1 und T2),
allenfalls noch "Nummer der Einzelbewegung", aber das variiert zwischen maximal 27 und 46,
müsste also geeignet vereinheitlicht werden (alternativ ein linear mixed model, aber das
hattet Ihr vermutlich noch nicht).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Vielen Dank für deine Antwort.

Primär soll es auch um den Vergleich von T1 und T2 für jede einzelne Muskelgruppe gehen.

Also handelt es hierbei um eine einfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung, richtig? Tatsächlich sind die Daten normalverteilt, wenn ich sie mit dem Kolmogorov-Smirnow-Test prüfe. Kann ich dann ohne Probleme die Ergebnisse des Shapiro-Wilk-Test außen vor lassen und bei den parametrischen Tests bleiben?

Kannst du mir was empfehlen, um die Anzahl der Einzelbewegungen zu vereinheitlichen? Einfach immer 27 Einzelbewegungen in die Analyse einbeziehen?

Also handelt es hierbei um eine einfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung, richtig? Tatsächlich sind die Daten normalverteilt, wenn ich sie mit dem Kolmogorov-Smirnow-Test prüfe.

Man kann leider nicht nachweisen, ob etwas normalverteilt ist (aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammt),
allenfalls kann es sein, dass man die Hypothese "Normalverteilung" nicht verwerfen kann (in der Regel aufgrund zu kleiner
Stichprobe). Allerdings weiß ich nicht, was da überhaupt getestet wurde. Abhängige Messungen zusammenwerfen und testen
geht nicht.

Kannst du mir was empfehlen, um die Anzahl der Einzelbewegungen zu vereinheitlichen? Einfach immer 27 Einzelbewegungen in die Analyse einbeziehen?

Ich weiß es nicht. Hängt vermutlich ab vom substanzwissenschaftlichen Hintergrund und der ganz präzisen Forschungsfrage,
vom genauen Versuchsaufbau, wieso es mal so und mal so viele sind, ob der Zeitraum derselbe war,
wie man Ermüdungseffekten umgeht usw.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons