Hallo,
ich möchte mit SPSS die Differenzen einer Messwiederholung zwischen zwei verschiedenen Gruppen auf Signifikanz testen - eine Anova mit Messwiederholung bringt leider nur Ergebnisse innerhalb der Gruppen.
Hat jemand einen Tipp, die man soetwas macht?
Bin für Antworten sehr dankbar.
Hallo!
ich möchte mit SPSS die Differenzen einer Messwiederholung
zwischen zwei verschiedenen Gruppen auf Signifikanz testen -
eine Anova mit Messwiederholung bringt leider nur Ergebnisse
innerhalb der Gruppen.
Das kann nicht sein. Hier wird die Innersubjekt, die Gruppenunterschiede sowie deren Interaktion abgebildet.
Hat jemand einen Tipp, die man soetwas macht?
Bin für Antworten sehr dankbar.
Den paarigen T-Test rechnen (Analyse --> Compare Means --> Paired Samples T-Test).
Dann gibt es aber den Gruppenunterschied nicht. Also vielleicht den T-Test für unabhängige Stichproben über die Differenzen zwischen den Messzeitpunkten messen.
Hierzu eine neue Variable unter „Transform“ -> „Compute“ generieren, und zwar den Namen der Zielvariable eingeben und in den Kasten rechts z.B. den 2ten Messzeitpunkt minus den 1sten Messzeitpunkt als Formel intergrieren. Dann ist die neue Variable die Differenz zwischen den Messzeitpunkten, unter „Analyse“ --> „Compare Means“ den T-Test für unabhängige Stichproben über die neue Variable rechnen mit der unabhängigen Variable der Gruppen.
Aber die ANOVA/GLM halte ich für sinnvoller, denn eine potentielle Interaktion wird bei Differenzbildung mit eingerechnet und kann das Ergebnis des T-Tests verfälschen (bei der Anova auch, aber hier weiß man bei vorliegen einer Interaktion dass Vorsicht geboten ist).
Lieben Gruß
Patrick
Vielen Dank für deine Hilfe, ich werde mal versuchen, was ich hinbekomme.
Ich hätte da noch eine andere Frage:
Wenn man einen Mittelwert in zwei Gruppen vergleicht, nutzt man ja normalerweise einen T-Test mit unabhängigen Stichproben. Gesagt, getan. Ich habe eine Gruppe mit 6 unabhängigen Ausprägungen (Experiment mit 6 versch. Stimuli). Nun möchte ich jeder Gruppe mit jeder Vergleichen - und so viele T-Tests rechnen ist natürlich sehr aufwändig.
Deshalb habe ich eine Univariate ANOVA gerechnet - mit scheffe als post hoc - und das funktioniert genau so, wie ich mir das vorgestellt habe.
Leider werden die signifikanzen aber ganz anders ausgewiesen, als wenn ich einen t-test rechne. Bei einem T-Test werden die Ergebnisse eher signifikant als bei Scheffé, woran kann das liegen?
Hallo,
Hat jemand einen Tipp, die man soetwas macht?
es gibt noch eine weitere Möglichkeit: Du kannst in SPSS die Differenzen berechnen und diese als abhängige Variable in eine ANOVA stecken.
Bezüglich Scheffé und t-Test: Bei den Scheffé-Kontrasten ist das Alpha-Niveau adjustiert, bei den t-Tests nicht.
Beste Grüße
Hallo!
Deshalb habe ich eine Univariate ANOVA gerechnet - mit scheffe
als post hoc - und das funktioniert genau so, wie ich mir das
vorgestellt habe.
Leider werden die signifikanzen aber ganz anders ausgewiesen,
als wenn ich einen t-test rechne. Bei einem T-Test werden die
Ergebnisse eher signifikant als bei Scheffé, woran kann das
liegen?
Scheffé ist ja nicht gleich einem T-Test. Je mehr T-Tests man rechnet (in dem Fall kämen ja 30 Vergleiche in Frage), desto größer wäre die Wkt. für einen Family-Wise-Error. Um den zu verhindern müsste man z.B. das ALpha-Niveau adjustieren: man prüft jeden Test auf 0.05/30, trifft aber Aussagen trotzdem auf dem 0.05-Niveau.
Der Scheffe-Test macht eine Alpha-Adjustierung überflüssig (ist nun einmal per Konvention so - ob as Sinnvoll oder nicht ist, darüber kann man sich streiten).
Du kannst als Post-Hoc-Vergleiche auch „Bonferroni“ direkt rechnen, das sind dann die adjustierten T-Tests (glaube ich). Einfach *30 rechnen, dass müsste direkt der T-Test sein (wobei einer der anderen Tests auch den nicht-adjustierten T-Test repräsentiert, ich weiss aber gerade nicht welcher und bin zu faul nachzuschlagen…).
Aber Scheffé hat auf jeden Fall eine dem T-Test unähnliche Teststatistik.
Lieben Gruß
Patrick
Hallo Oliver!
Bezüglich Scheffé und t-Test: Bei den Scheffé-Kontrasten ist
das Alpha-Niveau adjustiert, bei den t-Tests nicht.
Ist das sicher? Ich dachte, SCheffé macht die Asjustierung nur überflüssig, die Tests nach Bonferoni (Post-Hoc) sind hingegen adjustierte Tests. Natürlich kann man in SPSS nicht reinschauen, aber von Hand haben wir gelernt, dass bei SCheffe nicht adjustiert wird?
Lieben Gruß
Patrick
Hallo,
Ich dachte, SCheffé macht die Asjustierung nur
überflüssig, die Tests nach Bonferoni (Post-Hoc) sind hingegen
adjustierte Tests.
bei Scheffé ist eine Adjustierung wie im Fall von Bonferoni insofern überflüssig, weil sie bereits in den Scheffé-Tests implementiert ist: Der Scheffé-Test verwendet als Alpha-Niveau das „familywise“-Alpha, wobei die Familie alle testbaren (!) Kontraste umfaßt. Man muß also nicht „extra“ adjustieren wie bei Bonferoni, wo das Familywise-Alpha aller zu testenden (!) Kontraste in das Alpha per Kontrast umgerechnet wird.
Beste Grüße
Hi aiwendil,
womit natürlich das problem besteht, dass bei Scheffé auf viel zu viele Kontraste (und insbesondere auf solche, die einen gar nicht interessieren) adjustiert wird, was einem die p-Werte unnötig groß werden lässt.
Viele Grüße,
JPL