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Hallo,

ich möchte in SPSS den Friedman-Test durchführen und weiß nicht wie.
Meine Daten sind wie folgt: Auf 10 verschiedenen Sportplätzen wurden jeweils an 4 verschiedenen Messstellen zu 4 verschiedenen Zeitpunkten Messwerte genommen.
Die Daten sind nicht normalverteilt und nicht homogen, weshalb die ANOVA nicht in Frage kommt.
Nun möchte ich mit Hilfe des Friedman-Tests auf Unterschiedlichkeiten zwischen den Vereinen und auf Unterschiedlichkeit zwischen den Messstellen prüfen. Dafür nehme ich ein Blockdesign an, bei dem die Stichproben entweder über die Messstellen oder die Vereine verbunden sind.
Wie genau muss ich in SPSS vorgehen, um mit Hilfe des Friedman-Test aussagekräftige Ergebnisse zu erlangen? Ich habe mit meinen vorhandenen Daten bisher noch nichts gemacht (Muss ich dem Programm die annahme des Blockdesigns auf irgendeine Art mitteilen?...)
Ich habe keine Erfahrung mit SPSS und keine Erfahrung mit Statistik im allgemeinen, es handelt sich hier um eine Hausarbeit die ich im Zuge meines Studiums machen muss.
Ich bin über jede Hilfe dankbar!

Viele Grüße, Linda

Für Fragen zur Software SPSS ist http://www.spss-forum.de passend. Allerdings ist Friedman lediglich für Designs mit 1 Messwiederholungsfaktor geeignet. Mehrere Messwiederholungsfaktoren oder auch Zwischensubjektfaktoren (Gruppierungsvariablen) können nicht einbezogen werden.

Die Daten sind nicht normalverteilt und nicht homogen, weshalb die ANOVA nicht in Frage kommt.

Daten müssen nicht normalverteilt sein, allenfalls Residuen. Und auch das nur bei kleinen Stichproben, ansonsten ist die Varianzanalyse robust. n=40 reicht nach gängiger Auffassung.
Was ist konkret mit "nicht homogen" gemeint und worin bestehen die abhängigen Variablen? Mitunter kann eine Transformation nützlich sein, sofern sie inhaltlich Sinn ergibt.

Auf 10 verschiedenen Sportplätzen wurden jeweils an 4 verschiedenen Messstellen zu 4 verschiedenen Zeitpunkten Messwerte genommen.

Wie wurden die Messstellen festgelegt?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Vielen Dank für die Rückmeldung!

Für Fragen zur Software SPSS ist http://www.spss-forum.de geeignet.

Dort habe ich meine Frage ebenfalls gestellt, danke.

Daten müssen nicht normalverteilt sein, allenfalls Residuen. Und auch das nur bei kleinen Stichproben, ansonsten ist die Varianzanalyse robust. n=40 reicht nach gängiger Auffassung.
Was ist konkret mit "nicht homogen" gemeint und worin bestehen die abhängigen Variablen? Mitunter kann eine Transformation nützlich sein, sofern sie inhaltlich Sinn ergibt.

Eine Varianzanalyse ist ausgeschlossen, auch jegliche Transformationen machen keinen Sinn. Ich bin alles mit meinem Dozenten durchgegangen und er hat mir letztendlich zum Friedman-Test geraten (Er ist jetzt allerdings im Urlaub und kann mir deshalb nicht helfen). Varianzhomogenität ist nicht gegeben.
Gemessen wurde die Wasserdurchlässigkeit der Rasenplätze, also intervallskalierte Daten.

Wie wurden die Messstellen festgelegt?

Die Messstellen wurden bewusst gewählt, jeweils eine im Torraum und eine auf dem Feld (Pro Spielfeldhälfte)

Alle "nonparametrischen" Verfahren sind nicht in der Lage, mehrere Faktoren simultan einzubeziehen. Es wäre denkbar, die
4 Messungen pro Messstelle zu aggregieren (z.B. Mittelwert oder Maximalwert, je nach Sachlage). Dann wäre ein Friedman-Test
mit n=10 Sportplätzen und "Messtelle" als vierstufigem Messwiederholungsfaktor möglich. Mit den 40 aggregierten Werten könnte
man auch einen Kruskal-Wallis H-Test mit "Sportplatz" als 10stufigem Faktor durchführen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons