HILFEEEE! Gibt es jemanden, der sich gut mit ANOVA und MANOVA auskennt? Wie kann es sein, dass bei der ANOVA ein best. Faktor einen signfikanten Einfluss auf die AV hat, bei der MANOVA der Haupteffekt (also die gleiche UV) nicht mehr signifikant ist?
Würde mich über eine Antwort freuen.
in der manova gibt es mehr als eine erklärende variable, die „bessere“ lässt sich über den p-wert identifizieren. in der anova gibt es nur einen einfluss, dem modell bleibt nichts anderes übrig als mit dieser einen variable möglichst viel zu erklären und das äussert sich auch im p-wert. soll ich es weniger „umgangssprachlich“ erklären?
Viielen Dank! Ich denke, ich habe es einigermaßen verstanden (eine etwas genauere Erklärung wäre noch prima). Ich schreibe gerade an meiner Bachelorarbeit und muss jetzt begründen, warum bei der MANOVA p>.05 herauskommt. Meine Hypothese war in etwa: x beeinflusst y. z hat Einfluss auf die Wirkung von x auf y. Bei der ANOVA-Analyse kam heraus, dass x y beeinflusst (hier war allerdings die Varianzhomogenität verletzt). Bei der MANOVA kommt heraus, dass x y nicht beeinflusst und dass mit Interaktion von Faktor z sich auch kein signifikanter Effekt auf y einstellt. Doof ist, dass ich trotz Verletzungen der Varianzhomogenität stets die ANOVA beim Testen der Wirkungsbeziehung von x und y anwenden muss (laut Leiterin meiner Bachelorarbeit). Um die aufgestellten Hypothesen zu bestätigen habe ich dann mit der Robustheit der ANOVA argumentiert, aber aber irgendwie habe ich das Gefühl, dass die Beweise alle sehr unpräzise von mir sind. Kannst du mir da weiterhelfen? Vielen lieben Dank schon einmal!!!
Vorschlag: Hier mal einlesen:
http://www2.hu-berlin.de/psychologie/ingpsycscw/Meth…
Ich kenn mihc in multivariater Varianzanalyse nicht sehr gut aus, sorry.
Gruss
ich habe dir teilweise etwas falsches geschrieben. Ich habe die ein-weg-varianzanalyse und die mehr-weg-varianzanalyse angewandt (nicht manova).
Vermutlich vergelleichst du unterschiedliche Modelle. Schau dir einmal die Freiheitsrade an, auf die sich die beiden Tests beziehen, vermutlich sind sie unterschiedlich und zwar im Zählenfreiheitsgrad (dem kleineren). Wenn dem so ist, erklärt sich die Frage. Unterschiedliches gerechnet, unterschiedliche Antworten.
VG, Walter.
Hier sind die beiden Test-Ergebnisse:
einfaktorielle ANOVA: http://i.stack.imgur.com/nhgtS.png
zweifaktorielle ANOVA: http://i.stack.imgur.com/uwgkC.png
Meinst du df=4?
Wie gedacht vergleichst du im ANOVA Modell den Unterschied zwischen den 5 Gruppen einer Variablen; im MANOVA-Modell hast du noch weietre Prädiktorden, die der einen Variablen Erklärungsanteil abspenstig machen und deswegen fällt der Test dieser Variablen, isoliert betrachtet, im MANOVA-Modell anders aus.
Also Vergleich Apfel mit Apfel im Obstkorb.
VG, Walter.
Vielen lieben Dank, ich denke, du hast meine Frage nun hinreichend beantwortet! 
Hallo,
befinden sich in Ihrer MANOVA hoch korrelierende abhängige Variablen, nimmt die Power des Tests ab. D. h., es steigt die Wahrscheinlichkeit eines Typ-II-Fehlers (Beta-Fehler), also die Nullhypothese (wegen fehlender Signifikanz) fälschlicherweise bestehen zu lassen. Dieses Problem besteht natürlich bei der ANOVA nicht, weil es ja nur eine abhängige Variable gibt.
Siehe z. B.
http://smartech.gatech.edu/jspui/bitstream/1853/4057…
http://www.sagepub.com/upm-data/9761_036226ch02.pdf
Viele Grüße
Hans-Peter
Das ist leider nicht so mein Thema.
Hallo nochmal,
ich konnte erst nach dem Antworten Ihren zweiten Beitrag sehen, dass es sich nicht um den Vergleich MANOVA vs. ANOVA handelt, sondern einfaktorielle ANOVA vs. mehrfaktorielle (hier 2) ANOVA. Entsprechend ist meine erste Antwort für Sie nicht relevant.
Die richtige Antwort zu Ihrer Frage wurde schon gegeben. Es kann vorkommen, dass sich die durch einen Faktor erklärte Varianz in einer einfaktoriellen ANOVA in einer mehrfaktoriellen auf die verschiedenen Faktoren aufteilt, die dann nicht mehr signifikant werden.