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Hallo,
ich würde gerne den Effekt von Geschwindigkeit auf die Lesequalität von DataMatrix Codes (DMC) testen.
Hierzu habe ich parallel 24 Codes bei 3 unterschiedlichen Geschwindigkeiten mit jeweils 25 Wiederholungen gelesen.
Die Messwerte sind hierbei entweder ordinalskaliert (Ergebnis A bis F - nicht intervalskaliert) oder parametrisch.

Für die ordinalskalierten Daten hatte ich ursprünglich an den Friedman-Test gedacht, aber dieser setzt voraus, dass die Werte innerhalb der Stichproben unabhängig voneinander sind (was ja hier nicht der Fall ist). Hat jemand eine Idee, welchen Test ich auf meine (genesteten) Daten anwenden kann/darf?
Analog hierzu wollte ich eine zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholungen auf die parametrischen Ergebnisse anwenden und nur das Ergebnis für den Faktor Geschwindigkeit betrachten. Macht das Sinn? Die Varianzen erfüllen zumindest hierfür die Bedingung.

Code Messung v1 v2 v3
1 1 A A B
1 2 B C D
1 3 A A B
1 4 B B A
1 5 A A A
1 6 B A B
…
2 1 B B C
2 2 A A B
2 3 B B B
2 4 A B C
2 5 A B B
2 6 B B B
…usw


Ich hoffe ihr könnt mir helfen.
Vielen Dank und Grüße, Julian

Für die ordinalskalierten Daten hatte ich ursprünglich an den Friedman-Test gedacht, aber dieser setzt voraus, dass die Werte innerhalb der Stichproben unabhängig voneinander sind (was ja hier nicht der Fall ist).

Ist es möglich, die jeweils 25 Messungen zu einem einzigen Wert zu aggregieren?

Hat jemand eine Idee, welchen Test ich auf meine (genesteten) Daten anwenden kann/darf?

R kann sowas http://rcompanion.org/handbook/G_12.html

Analog hierzu wollte ich eine zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholungen auf die parametrischen Ergebnisse anwenden und nur das Ergebnis für den Faktor Geschwindigkeit betrachten.

Klingt plausibel.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Vielen Dank für die Antwort!

Ist es möglich, die jeweils 25 Messungen zu einem einzigen Wert zu aggregieren?

Leider lassen die ordinalskalierten Daten nur den Median zu. In folgendem Fall ist der Median aber nicht sehr sinnvoll:
Messungen v1: 25 x A
Messungen v2: 20 x A; 5 x B
Als Ansatz hätte ich noch die Idee, dass ich für alle 75 Messungen je Code die Ränge zuordne und diese dann über die Messwiederholungen mittle & normalisiere auf 3 Geschwindigkeitsränge:
Code Messung v1 v2 v3
1 1 A(5) A(5) B(13)
1 2 B(13) C(17) D(18)
1 3 A(5) A(5) B(13)
1 4 B(13) B(13) A(5)
1 5 A(5) A(5) A(5)
1 6 B(13) A(5) B(13)
Mittlere Ränge Code1: v1: 9; v2: 8,3; v3: 11,17
Normalisierung auf 3 Ränge: Rangnormalisiert = Rang / (∑nMessungen / ∑nGeschwindigkeiten): v1: 1,89; v2: 1,75; v3: 2,35
Mit den jeweils mittleren Rängen je Code könnte ich dann die Friedman-Teststatistik berechnen.
Darf ich das so machen und/oder hat jemand noch ne bessere Idee?
Danke noch mal und Grüße