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Hallo,

ich habe ein 2 (Messzeitpunkt) x 3 (Versuchsbedingung) Versuchsdesign. Ich habe daher mehrere 2 x 3 mixed ANOVAs durchgeführt. Nun ist mir aufgefallen, dass sich die drei Versuchsbedingungen trotz Randomisierung in ihren zu T1 gemessenen AVs unterscheiden. Wie kann ich dafür kontrollieren? Oder kann man den (für mich relevanten) Interaktionseffekt trotzdem sinnvoll interpretieren? Mir fällt ansonsten nur das Verfahren der Kovarianzanalyse (ANCOVA) ein.

Ich freue mich über Hilfe.

Mit freundlichen Grüßen
Wolkeneun

ich habe ein 2 (Messzeitpunkt) x 3 (Versuchsbedingung) Versuchsdesign. Ich habe daher mehrere 2 x 3 mixed ANOVAs durchgeführt. Nun ist mir aufgefallen, dass sich die drei Versuchsbedingungen trotz Randomisierung in ihren zu T1 gemessenen AVs unterscheiden.

Wie sollte es auch anders sein. Dass es exakt dieselben Mittelwerte und Standardabweichungen sind, ist nicht zu erwarten.

Wie kann ich dafür kontrollieren?

Konkret warum und wozu?

Oder kann man den (für mich relevanten) Interaktionseffekt trotzdem sinnvoll interpretieren?

Interpretieren kann man doch immer.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hallo Wolkeneun,
Manchmal steckt man so tief im eigenen Projekt, dass es einem schwer fällt, beim Erklären nicht die Hälfte vorauszusetzen. Hier sind ein paar Tipps, die anderen schon mal geholfen haben: nutzung-des-forums-f44/das-musste-mal-gepostet-werden-t6682.html

LG, Bernhard

Vielen Dank für die Antwort.

Also, Versuchspersonen haben an einer Intervention teilgenommen und es werden verschiedene AVs zu T1 und T2 (also vor und nach der Intervention) gemessen. Es soll nun überprüft werden, ob die Depressivität von T1 zu T2 bei den Versuchspersonen in der Experimentalgruppe im Vergleich zu denen aus der Kontrollgruppe stärker abnimmt. Jetzt ist es so, dass sich die Depressivität zu T1 signifikant zwischen den Versuchsbedingungen unterscheidet. Nun wurde mir gesagt, dass man in einem solchen Fall unbedingt für die Depressivität zu T1 kontrollieren soll, aber ich weiß nicht, wie das bei einer mixed ANOVA gehen soll.

Aber es stimmt natürlich, dass man die Ergebnisse trotzdem interpretieren kann. Ich möchte nur richtig bei der Auswahl der statistischen Tests vorgehen.

Vielen Dank für die Hilfe.

Mit freundlichen Grüßen
Wolkeneun

Jetzt ist es so, dass sich die Depressivität zu T1 signifikant zwischen den Versuchsbedingungen unterscheidet.

Es fehlen alle notwendigen Angaben, also ob die Gruppenzuteilung randomisiert erfolgte, wie groß die Stichprobe ist bzw. die Teilstichproben sind, die Angabe der Gruppenmittelwerte und der Standardabweichungen. Oder wenigstens des Themas, der Art der Intervention und des konkreten Messverfahrens der abhängigen Variable. Ob irgendwas statistisch signifikant ist, das ist bei einer Zufallszuweisung völlig wumpe, weil dann ein statistisch signifikanter Unterschied qua Definition ein falsch-positiver Befund sein muss. Bei nicht-randomisierter Zuteilung sind nach wie vor Gruppengrößen und das Ausmaß des Unterschiedes relevant, zudem eine nachvollziehbare Angabe, wie die Gruppen konkret gebildet wurden.

Nun wurde mir gesagt, dass man in einem solchen Fall unbedingt für die Depressivität zu T1 kontrollieren soll, aber ich weiß nicht, wie das bei einer mixed ANOVA gehen soll.

Das "muss" man nicht "unbedingt". Aber wenn eine Entscheidungsperson womöglich falsche Vorgaben macht, dann wird man dem im Zweifel
wohl oder übel folgen. Oder lässt das ominöse "man" mit sich reden?

Aber wie auch immer -- das ist nicht Dein erster thread hier, und es handelt sich um eine akademische Leistung, Da empfinde ich den Umstand
dass man jedes Detail eigens erfragen muss, mittlerweile als schwer nachvollziehbar. Ich bin dann mal raus.