Guten Tag,
Die ANOVA ist bei genügend großen Stichproben und gleichen Gruppengrößen ja robust gegen Verletzungen ihrer Voraussetzungen. Gilt das auch, wenn sowohl die Annahme der NV als auch die Varianzhomogenität verletzt ist?
Ich habe drei Gruppen und in mindestens einer Gruppe sind diese Voraussetzungen verletzt. Schiefe und Kurtosis der betreffenden Variablen sind nicht so dramatisch, die Verzerrung durch die NV-Verletzung ist also nicht unbedingt groß.
Ich möchte gerne anschließend post-hoc-Tests rechnen, deswegen will ich ungern auf den H-Test umsteigen, weil SPSS mW keine post-hoc-Tests beim H-Test anbietet.
Viele Grüße und herzlichen Dank im Voraus
Jott
Hi,
Guten Tag,
Die ANOVA ist bei genügend großen Stichproben und gleichen
Gruppengrößen ja robust gegen Verletzungen ihrer
Voraussetzungen.
Relativ zumindest. die Meinungne gehen da aber sehr auseinander.
Gilt das auch, wenn sowohl die Annahme der NV
als auch die Varianzhomogenität verletzt ist?
Kommt drauf an, „wie sehr“ dur die Voraussetzungen nicht erfüllst. Je Größer die Abweichung und je mehr Verletzungen du hast, umso größer muss der Stichprobenumfang werden.
Ich habe drei Gruppen und in mindestens einer Gruppe sind
diese Voraussetzungen verletzt. Schiefe und Kurtosis der
betreffenden Variablen sind nicht so dramatisch, die
Verzerrung durch die NV-Verletzung ist also nicht unbedingt
groß.
schau dir auch die QQ-Plots an. Die geben ebenfalls einen Anhaltspunkt, ob’s noch passen könnte, oder nicht.
Ich möchte gerne anschließend post-hoc-Tests rechnen, deswegen
will ich ungern auf den H-Test umsteigen, weil SPSS mW keine
post-hoc-Tests beim H-Test anbietet.
Ähhh, richtige Idee, falsch durchgeführt. Wenn du an Gruppenunterschieden interssiert bist, kannst du auch gleich nur die post-hoc tests rechnen. Alpha-Adjustierung per Bonferroni-Holm bekommt man ja auch noch per Hand hin.
Grüße,
JPL
Hallo
schau dir auch die QQ-Plots an. Die geben ebenfalls einen
Anhaltspunkt, ob’s noch passen könnte, oder nicht.
Die kann ich mir natürlich anschauen und bei Verletzungen der Voraussetzungen weichen die ja auch von der optimalen Verteilung ab. Gibt es da irgendwelche Konventionen, was noch durchgeht und was nicht - oder ist das eher eine Augenmaßsache?
Hi J,
eher eine Augensache. Klar ist, dass die tails eher abweichen, als der Mittelteil, im Großen und Ganzen sollte es aber schon zu der Geraden passen.
Grüße,
JPL