Hallo, vllt kann mir ja jemand helfen. Ich muss meine Daten mit einer ANOVA mit Messwiederholung auswerten. Es ist so ausgebaut, dass ich mehrere Personen hab, die in zwei Gruppen (Kontrolle und Behandlung) eingeteilt sind. Jetzt hab ich von jeder Person 3 Testtage vor der Op und 5 Tage nach der Op gemessen. Mein Problem ist, dass ich sonst immer gleichviele Messtage vor und nach der Op hatte und jetzt bei Innerh.-Effekte nicht auf die geforderten 8 komm. Es soll verglichen werden ob es Unterschiede zwischen den Gruppen und vor/nach der Op gab. Mittlerweile bin ich gar nicht mehr so ganz sicher ob ich wirklich eine ANOVA mit Messwdh. verwenden muss.
Wäre für Hilfe wirklich sehr dankbar!
Hi,
was siehst du denn als Behandlungserfolg an? Bzw was wird gemessen und welcher Anstieg/Abfall wäre relevant und welchen erwartet ihr ( Behandlung besser/gleich gut zu Kontrolle?)
Je nachdem kann repeated measurement sinnvoll sein oder nicht - warum habt ihr 5 Vormessungen gemacht? Ist das eine progressive Kranheit?
Grüße,
JPL
Hallo, es wird ein bestimmter Test gemacht, wo zwischen zwei Optionen ausgewählt werden kann. Es werden 10 Durchgänge durchgeführt und man erhält ein Ergebnis zwischen 0 und 100%. Es war so, dass es vor der Op keine Unterschiede zwischen den Gruppen gab und jetzt soll getestet werden, ob es vor und nach der Op zu den selben Ergebnissen kam. Noch zur Info: durch die Op wird ein bestimmter Hirnbereich geschädigt und die Auswirkungen sollen überprüft werden. Bisher hab ich es auch immer mit einer Anova mit Messwiederholung gerechnet. Aber weil ich einmal 3 und einmal 5 Testtage hab, weiß ich diesesmal nicht wie es geht.
Danke!
Hi,
wenn die Gruppen vorher nicht verscheiden waren bzw. randomisert wurde, und es keine Entwicklung geben sollte (Lerneffekt / Verbesserung des Zustandes, etc), dann kannst du die Messungen auch einfach als Vorwert aggregieren. Denn eine repeated anova misst die (lineare) Veränderung über die Zeit - wenn es da nix gibt, bringt diese Art der Analyse auch nicht viel.
Ausserdem wollt ihr den Effekt der OP beurteilen, die zwischen den Messungen liegt, nicht wie bei einer rep-ANOVA vorher.
Desweiteren: Wenn ihr nach der OP auch hier keine Entwicklung erwartet, bringt das Modell hier auch nix.
Hallo, es wird ein bestimmter Test gemacht, wo zwischen zwei
Optionen ausgewählt werden kann. Es werden 10 Durchgänge
durchgeführt und man erhält ein Ergebnis zwischen 0 und 100%.
D.h. eure Mäuse(?) durchlaufen ein 10-fach wiederholtes Bernoulli-Experiment und die Anzahl der „richtigen“ Treffer wird in % ausgedrückt?
und das wiederum an 3 Tagen vor der OP und 5 danach?
Das einfachste ist, die Tageswerte pro IDV zu mitteln und dann diese wieder über die Vor-OP und nach-OP Zeit zu mitteln, IDV-Differenzen bilden und diese via Mann-whitney oder permutation test zu vergleichen.
Wenn du noch weitere Faktoren hast (Sex, alter, Grad der schädigung,…) kannstdu diese %-Werte mittels logistischer Regression auswerten.
Rep-ANOVA geht auch (fragt sich eben nur wie sinnvoll das ist), dann lässt du das Mitteln über die Tage weg und auch die Differenzbildung und modellierst den „Lerneffekt“ (Veränderung der %-Werte über die Zeit) als indivuelle random-variable und treatment, zeit, … und treat*zeit asl fixe Faktoren. Ob das dann 3T vorher und 5T nachher sind oder etwas anderes ist dann egal. Böse enden kann das aber, wenn die Entwcklung nicht annähernd linear ist (schlechter Fit), dann musst du ggf. quadratische Terme mit hineinnehmen, was aber zu komischen Schätzer führen kann.
Grüße,
JPL
Hallo, ich glaub immernoch dass ich eine Anova mit Messiwederholung machen soll (rep-Anova?). Allerdings hab ich trotz deiner Hilfe keine Ahnung wie. Weder was ich für die abhängigen Variablen oder die Kateg. Prädiktoren eingeben soll und erst recht nicht bei den innerh. Effekten. Hab echt kaum Erfahrung mit dem Programm und bisher auch nur diese Art von test gerechnet. Linear sind meine Ergebnisse eigentlich schon.
Trotzdem Danke für die Hilfe!
Hi,
[…] jetzt soll getestet werden, ob es vor und nach der Op zu den
selben Ergebnissen kam.
wie gesagt, das ist keine repeated ANOVA, denn bei der wird der zeitliche Verlauf geschätzt und kein Vorher/Nachher-Vergleich gemacht.
Du kanst für die Zeit vorher und für die Zeit nachher pro Pat eine repANOVA machen und dann die Effekte vergleichen, oder aber - ie beschrieben - die einzelnen Phasen zusammenfassen. Wobei eien ANOVA auf %-Angaben nur nach einer logit/probit Transformation sinnvoll ist (https://netfiles.uiuc.edu/brownsch/shared/Jaeger(200…)
Hab echt kaum
Erfahrung mit dem Programm und bisher auch nur diese Art von
test gerechnet.
welches programm ist das denn?
Grüße,
JPL
Hallo,
Ich versuch einfach nochmal dir meinen Testablauf du beschreiben, vielleicht hilft dass ja etwas. Zuerst hab ich alle Tiere im Test1 und Test2 vor der OP getestet. Dabei fand sowohl Test1 als auch Test2 an drei Tagen statt. Der Testablauf war hierbei derselbe es wurde nur die Motivation der Tiere verändert. Anhand dieser Werte wurden zwei Gruppen festgelegt - eine Kontrollgruppe und eine behandelte Gruppe. Dann wurde operiert. Anschließend wurde wieder der Test1 und der Test2 durchgeführt nur jetzt an jeweils 5 Tagen.
Ich hab es hier so gelernt, dass bei Tests dieser Art mit dem Programm Statistica eine Anova mit Messwiederholung durchgeführt wird. Mit der Werten vor der Op zwischen Test1 und Test2 gab es hierbei auch keine Probleme. Wenn ich jetzt allerdings den Test1 vor der Op mit dem Test1 nach der Op vergleichen will, gibt es dass Problem, dass ich eine unterschiedliche Anzahl an Messtagen hab (erst 3 und dann 5) und daher bei den innerhalb Effekten den Wert nicht eingeben kann.
Zum Testablauf: Die Tiere hatten die Auswahl zwischen zwei Möglichkeiten, von denen immer eine ausgewählt wurde. Eine der beiden Möglickeiten wurde als die „richtige“ festgelegt. Ein Ergebnis von 90%, gibt daher an, dass 9 mal (von 10 Durchläufen) diese Möglickeit gewählt wurde.
Ich versuch momentan statistische Lösungsansätze und Anova im generellen zu verstehen, also erstmal die grundlagen zu verstehen um dann zu einer Antwort zu gelangen. Möglicherweise ist ja eine Anova mit Messwiederholung tatsächlich der falsche Weg.
Danke für die hilfe, auch wenn ich oft nur die Hälfte verstehen kann.
Maetty
Hi Maetty,
Danke für die hilfe, auch wenn ich oft nur die Hälfte
verstehen kann.
Kein Problem, wie bekommen das schon noch zusammen 
Trotzdem noch ein paar Fragen meinerseits:
- an den drei prä-OP tagen wurde nur die Motivation verändert, wie war das an den 5 Tagen nach der OP?
- Warum wurde die Motivation verändert?
- Jedes Tier hat an jedem Tag 2 Tests á 10 Durchläufe gemacht, daraus wurden die %-Werte für „korrekte Antwort“ pro Test gebildet, richtig?
- Aus den Testergebnissen vor der OP wurde abgeleitet zu wecher Gruppe (OP ja /nein) das Tier gehört, richtig?
- Wenn 4) stimmt und deine Aussage: „die Vorergebnisse waren sehr ähnlich zwischen den Tieren“, wie konntet ihr dann überhaupt eine Zuordnung machen?
Probleme mit dieser Studie und repANOVA sind hier nicht die unterschiedliche anzahl der Tage vor und nach der OP, sondern ganz andere (gravierendere):
a) Eine repANOVA misst den Einfluss der Zeit auf einen Parameter, also eine Veränderung über die Zeit. Voraussetzung dafür ist, dass die Bedingungen unter denen die Messungen durchgeführt werden, gleich sind und zwar nicht nur zwischen den treatments, sondern auch zwischen den Messzeitpunkten (ausser der Zeit). Dies ist vor der OP wegen 1) nicht gegeben und über die ganze Studie hinweg wegen 1) und der OP ebenfalls nicht.
2) Es handelt sich wegen 4) evtl. nicht um eine randomisierte Studie. Das reduziert ihre Aussagekraft (http://www.springerlink.com/content/n345353u22536615/, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15353902, http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC28700/). Insbesondere kann ein sogenannter „Regression to the mean“ auftreten (http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_toward_the_mean), wenn die Zuordnung der Tiere anhand der Testergebnisse sinngemäß darin bestand die „low-responder“ und die „high-responder“ zu unterscheiden.
3) Wie im letzten posting beschrieben, kann eine ANOVA (unabhängig von repeated oder nicht) angewendet auf %-Werte lustige Ergebnisse hervorbringen, von denen ein Konfidenzintervall, dass über 0 oder 100% hinausgeht nur der Anfang ist.
Grüße,
JPL
Hallo nochmal,
freut mich sehr, dass du noch Hoffnung für mich siehst. Ich glaube, ich hab es dir nicht genau genug erklärt. Deshalb versuch ich jetzt das Messschema darzustellen:
Block A: Tag 1-3: vor der Op, Tiere hungrig (=hohe Motivation)
Block B: Tag 4-6: vor der Op, Tiere satt (=geringe Motivation)
OP
Block C: Tag 7-11: nach der Op, Tiere hungrig (=hohe Motivation)
Block D: Tag 12-16: nach der Op, Tiere satt (=geringe Motivation)
Jedes Tier hat an jedem Testtag nur einen Test mit 10 Durchgängen gemacht, wobei die „richtigen“ Antworten gezählt wurden. Der Test an sich war immer und in allen Blöcken derselbe. Es wurde dabei jeweils die Entscheidung des Tieres gemessen.
Trotzdem noch ein paar Fragen meinerseits:
- an den drei prä-OP tagen wurde nur die Motivation
verändert, wie war das an den 5 Tagen nach der OP?
–> dies wird hoffentlich am obigen Zeitplan klar
- Warum wurde die Motivation verändert?
–> Während der Op wurde bei der Läsionsgruppe ein Hirnbereich verändert/zerstört und die Auswirkungen sollten überprüft werden. Die Kontrollgruppe wurde auch operiert und bekam eine nicht toxische Substanz verabreicht. Es gab also erst nach der Op zwei Gruppen (Kontrolle und Läsion)
- Jedes Tier hat an jedem Tag 2 Tests á 10 Durchläufe
gemacht,
–> falsch, ein Test pro Tier und Tag mit jeweils 10 Durchgängen
daraus wurden die %-Werte für „korrekte Antwort“ pro
Test gebildet, richtig?
–> der zweite Abschnitt stimmt.
–> würde es helfen, wenn ich anstelle der %-Werte die tatsächlichen Werte nehme, also 9 anstelle von 90%?
- Aus den Testergebnissen vor der OP wurde abgeleitet zu
wecher Gruppe (OP ja /nein) das Tier gehört, richtig?
–> vor der Op waren ja noch alle Tiere „gleich“. Über ein Matching sollte verhindert werden, dass z.b. die Kontrollgruppe von vorneherein die besseren Tiere enthält. Außerdem war die „richtige Antwort“ mal links und mal rechts, dies wurde bei der Zusammenstellung der beiden Gruppen auch beachtet. Also möglichst ähnliche Gruppen sollten erstellt werden. Bei diesem Teil bin ich mir eigentlich schon sicher, dass es richtig so ist.
- Wenn 4) stimmt und deine Aussage: „die Vorergebnisse waren
sehr ähnlich zwischen den Tieren“, wie konntet ihr dann
überhaupt eine Zuordnung machen?
–> siehe oben
Mit jeder Antwort von dir glaub ich auch immer weniger, dass eine rep. Anova dass richtige ist. Möglicherweise kann ichs genau aus diesem Grund auch nicht eingeben. Hoffentlich kannst du mir helfen, was ich stattdessen anwenden muss.
Grüße maetty
Hi,
Block A: Tag 1-3: vor der Op, Tiere hungrig (=hohe Motivation)
Block B: Tag 4-6: vor der Op, Tiere satt (=geringe Motivation)
OP
Block C: Tag 7-11: nach der Op, Tiere hungrig (=hohe
Motivation)
Block D: Tag 12-16: nach der Op, Tiere satt (=geringe
Motivation)
Jedes Tier hat an jedem Testtag nur einen Test mit 10
Durchgängen gemacht, wobei die „richtigen“ Antworten gezählt
wurden. Der Test an sich war immer und in allen Blöcken
derselbe. Es wurde dabei jeweils die Entscheidung des Tieres
gemessen.
Okay, dann hast du streng genommen nur in den Blöcken Messwiederholungen.
- Warum wurde die Motivation verändert?
–> Während der Op wurde bei der Läsionsgruppe ein Hirnbereich
verändert/zerstört und die Auswirkungen sollten überprüft
werden. Die Kontrollgruppe wurde auch operiert und bekam eine
nicht toxische Substanz verabreicht. Es gab also erst nach der
Op zwei Gruppen (Kontrolle und Läsion)
D.h. ihr seid an Unterscheiden zwischen treatments (Kontrolle/Läison) und Motivation (hoch/niedrig) interessiert?
–> würde es helfen, wenn ich anstelle der %-Werte die
tatsächlichen Werte nehme, also 9 anstelle von 90%?
Nein. Wenn, dann würde es helfen statt den 90% alle 10 antworten zu verwenden, aber das macht die Korrelationsstruktur dann noch komplizierter.
- Aus den Testergebnissen vor der OP wurde abgeleitet zu
wecher Gruppe (OP ja /nein) das Tier gehört, richtig?–> vor der Op waren ja noch alle Tiere „gleich“. Über ein
Matching sollte verhindert werden, dass z.b. die
Kontrollgruppe von vorneherein die besseren Tiere enthält.
Außerdem war die „richtige Antwort“ mal links und mal rechts,
dies wurde bei der Zusammenstellung der beiden Gruppen auch
beachtet. Also möglichst ähnliche Gruppen sollten erstellt
werden. Bei diesem Teil bin ich mir eigentlich schon sicher,
dass es richtig so ist.
Gut, das passt dann.
Mit jeder Antwort von dir glaub ich auch immer weniger, dass
eine rep. Anova dass richtige ist. Möglicherweise kann ichs
genau aus diesem Grund auch nicht eingeben.
Das ist (leider) nicht der Fall.
Trotzdem musst du auf ein mixed logit modell ausweichen: „netfiles.uiuc.edu/brownsch/shared/Jaeger(2008).pdf“ mit „https://“ davor (sorry, ist nicht sonst nicht klickbar); sonst klappt das alles sowieso nicht so richtig.
dann aber geht die Arbeit erst los: Je nachdem welche Vergleiche du untersuchen willst, kannst es dann beliebig kompliziert machen.
Ich würde - wenn es geht - Statistica mal Beseite lassen, mir die gewünschten Vergleich überlegen und in das paper reinknien, R runterladen
Hoffentlich kannst und es damit anaylsieren.
wenn du mir die Vergleiche sagst, dann kann ich dir noch mit der Modellierung helfen.
Grüße,
JPL
Guten Morgen,
danke soweit erstmal. ich kämpf mich dann diese Woche erstmal durch den Artikel und würd mich dann gern wieder melden wenn ich weitere Fragen hab.
Grüße Maetty