STATISTIK-FORUM.de

[granatapet]

Hallo zusammen,
ich bin noch relativ neu im Bereich Statistik und hoffe auf eure Unterstützung. Ich habe Messdaten aus drei verschiedenen Materialgruppen, die sich u. a. in ihrer Dichte unterscheiden. Insgesamt umfasst mein Datensatz rund 2.300 Messwerte, und ich möchte herausfinden, ob sich die drei Gruppen in ihrer Bruchschlagarbeit statistisch unterscheiden.

Zusätzlich treten innerhalb jeder Gruppe weitere Merkmale auf (z. B. unterschiedliche Varianten oder Eigenschaften), die vermutlich ebenfalls Einfluss auf das Ergebnis haben. Ich bin unsicher, wie ich diese zusätzlichen Faktoren korrekt in die Analyse einbinden kann.

Ich habe bereits einige Diagramme in Excel erstellt, komme aber bei der eigentlichen Auswertung nicht weiter. Unklar ist mir vor allem, ob ich zunächst die Normalverteilung prüfen sollte und dann eine ANOVA verwenden kann – oder ob ein Kruskal-Wallis-Test besser geeignet wäre. Auch weiß ich nicht, wie ich die unterschiedlichen Merkmale und die Dichte sinnvoll in das Analysemodell integrieren kann.

Die Daten liegen als einfache Tabelle vor (Bilder kann ich im Forum leider nicht anhängen).
Außerdem würde mich interessieren, welches Programm für Einsteiger am besten geeignet ist – Excel, R, Python, SPSS, Jamovi oder etwas anderes.

Vielen Dank für eure Hilfe!

[PonderStibbons]

Es könnte auf eine Regressionsanalyse hinauslaufen. Was genau ist die abhängige Variable und wie wird sie gemessen? Wie viele untersuchte einzelne Objekte
gibt es über die drei Gruppen hinweg? Und wie viele Einflussfaktoren sollen simultan berücksichtigt werden? 0der jeweils immer nur ein einzelner?

Unklar ist mir vor allem, ob ich zunächst die Normalverteilung prüfen sollte

Die ist irrelevant.

Außerdem würde mich interessieren, welches Programm für Einsteiger am besten geeignet ist – Excel, R, Python, SPSS, Jamovi oder etwas anderes.

Einsteigerfreundlich sind SPSS und soweit ich weiß auch JAMOVI. Excel ist für solche Analysen m.E. nicht sehr brauchbar.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[granatapet]

Danke für deine Rückmeldung!
Die abhängige Variable ist die Bruchschlagarbeit, gemessen in Joule. Diese ergibt sich aus genormten Schlagversuchen für Holzstücke.
Insgesamt habe ich rund 2.300 Einzelmessungen, die sich auf drei Materialgruppen relativ gleichmäßig verteilen. Jede Gruppe enthält mehrere Untermerkmale (z. B. Braune Verfärbung, Blaue Verfärbung oder Holzfaserabweichungen), die vermutlich Einfluss auf die Bruchschlagarbeit haben könnten.

Ich möchte also prüfen, ob sich die Bruchschlagarbeit zwischen den drei Hauptgruppen unterscheidet, und gleichzeitig verstehen, ob und wie sich die zusätzlichen Merkmale innerhalb und zwischen den Gruppen auswirken.
Es könnten also mehrere Einflussfaktoren gleichzeitig eine Rolle spielen.

mfg
granatapet

[PonderStibbons]

Dann wäre eine mehrfaktorielle Varianzanalyse denkbar (Faktoren Gruppe, Verfärbung Braun ja nein usw.),
vermutlich ohne die Wechselwirkungen der Faktoren mit ins Modell zunehmen.

Da ich den Gegenstandsbereich nicht kenne, kann ich nicht beurteilen, ob evtl. eine Transformation der abhängigen
Variable vor der Analyse sinnvoll sein könnte (z.B. Logarithmieren).

Mit freundlichen GRüßen

PonderStibbons

[granatapet]

Vielen Dank für deine ausführlichen Hinweise!
Das hilft mir echt weiter und gibt mir eine deutlich bessere Vorstellung davon, in welche Richtung ich mit der Auswertung gehen kann.
Ich schaue mir die mehrfaktorielle Varianzanalyse und auch die mögliche Transformation der Daten auf jeden Fall genauer an.
Danke dir!

mfg
granatapet