ANOVA & co., wie richtig testen?

[Hamilton]

Hallo zusammen,

Ich habe eine ziemlich große Anzahl von Werten (etwa 300 Probanden) und ich muss wissen, ob ich alles richtig mache bzgl. Berechnung.

Die Probanden unterscheiden sich durch ein gen. Merkmal: der kann 3 verschiedene Ausprägungen haben: (Spalte "Genvariante"; A, B, C).
Es wurde dann in wöchentlichen Abständen das Gewicht gemessen und der Gewichtsunterschied (deltaG) ausgerechnet. Also in 7 Wochen, 7 verschiedene deltaG-Spalten. (für jede Woche 1 Spalte im SPSS)
Jetzt würde ich gerne wissen, ob signifikante Unterschiede in der (mittleren) Gewichtsveränderung zwischen den verschiedenen Merkmalen A, B, C, bestehen.

Merkmal A, B, oder C: unabhängige Variable.
Der Gewichtsunterschied= abhängige Variable.

Weil ich eigentlich jede Woche separat berechne, sind die Stichproben unabhängig bzw nichtverbunden, oder?

Ich habe mich für die einfaktorielle ANOVA entschieden. Ich konnte die Ergebnisse interpretieren, aber viele Ergebnisse der Analyse deuteten drauf, dass ich der ANOVA nicht trauen kann.

Mein Dozent hat mir empfohlen, dass ich die Normalverteilung der Probe überprüfe. Wenn keine vorliegt, muss ich einen nicht-parametrischen Test nutzen, und zwar für nicht-verbundene? Stichprobe wie das Wilcoxon.

Stimmt das so? Ich bin ein bisschen verwirrt weil es fand eine Messwiederholung (Gewicht) statt, und wir pro Woche für 1 Genvariante nur 1 Wert (deltaG) haben, es wird nicht wiederholt.

Danke sehr für Eure Hilfe

[dutchie]

Hallo Hamilton

..ja es fand eine Messwiederholung statt, aber dieser Zeitfaktor wurde doch aufgelöst
indem die Gewichtsdifferenzen gemittelt wurden (warum auch immer..)
jetzt hast du nur eine AV und die zeitunabhängig.

Deine drei Gruppen "Genen A B C" sind unabhängig, d.h. einfaktorielle Varianzanalyse (between dreifach gestuft)
mit der AV: mittlere Gewichtsdifferenz... der Ersatz, wenn die AV innerhalb den Gruppen nicht normalverteilt ist,
ist der H Test! der Wicoxon testet nur zwei Mittelwerte auf Unterschied, diesen Test gibt es in drei Varianten (auch für zwei abhängige Stichproben).

...was bedeutet nicht trauen...wie groß ist N und wie groß sind die Varianzen der AV in den Gruppen?

...die gemittelte Gewichtsdifferenzen, ist die Gewichtszunahme linear? dann sind die Gewichtsdifferenz
in etwa konstant, und du teste dies, das kann man aber auch anders machen!!
wenn du eine 3x7 ANOVA machst mit Zeit als Faktor, kannst du auf Trend testen...

gruß
dutchie

[Hamilton]

Erstmal VIELEN Dank für Deine Antwort!

Pardon, die Gewichtsdifferenzen wurden nicht gemittelt, ich habe es oben vielleicht falsch formuliert. Die abhängige Variable ist einfach die Gewichtsdifferenz. Aber die ANOVA testet ja, ob die Mittelwerte der abh. Variable je nach Gruppe unterschiedlich sind, oder? Deshalb hab ich es oben so geschrieben.

Ausserdem kam noch was dazu: ich muss eigentlich nur zwei Genvarianten vergleichen, also (A) versus (B+C)

Die Gewichtszunahme ist nicht linear.
Die N=Anzahl von Messungen ist etwa 450

Laut dem Levene-Test für die Homogenität der Varianzen sind die Varianzen nicht alle ähnlich genug (Signifikanz 25%) und die Voraussetzungen für die ANOVA sind verletzt bei deltaG1 und deltaG2.

Die ANOVA selbst ist zudem in keinem der Fälle signifikant - das würde ja bedeuten, dass es zwischen den Gruppen keinen sig. Unterschied gibt… andererseits darf man aufgrund der verletzten Homogenität der Varianzen bei deltaG1 und deltaG1 der ANOVA nicht trauen?

Und noch: spielt bei dem Test immer die Normalverteilung der AV eine Rolle?

Meine SPSS Syntax würde so in etwa aussehen:

Code: Alles auswählen

ONEWAY DeltaG11 DeltaG12 DeltaG13 DeltaG14 DeltaG15 DeltaG16 BY Genvariante *(A, B+C)*
  /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY BROWNFORSYTHE 
  /PLOT MEANS 
  /MISSING ANALYSIS 
  /POSTHOC=SCHEFFE ALPHA(0.05).

[dutchie]

hallo
mit oneway...
destest du doch jeden zeitpunkt einzeln

Aber die ANOVA testet ja, ob die Mittelwerte der abh. Variable je nach Gruppe unterschiedlich sind, oder?

ja , aber brauchst du nicht den Mittelwert über die Zeitpunkte hinweg..
also ich würde zweifakoriell Testen mit Gruppen und Zeitpunkte als Faktoren
das wird dann auch eher signifikant!!!!

Die AV in den Gruppen muss NV sein, bei deiner Stichprobengröße ist das aber egal..
Die Varianzen ? ist p=.25 bei Levene , das ist doch nicht sig also sind die Varianzen "eher" homogen.
Das ist schon ok, kannst ja mal nach robusten Schätzern googln,
bei SPSS in den Optionen bei ANOVA Welch, oder Brown-Forsythe (hast du ja angeklickt)...

also der ANOVA kannst du ruhig trauen, auch wenn nicht rauskommt was soll...

gruß
dutchie

[Hamilton]

Levene: pardon, ja bei deltaG1 und deltaG2 war der Levene Test signifikant (unter 0.25), dass heisst dass die Varianzen in den unterschiedlichen Genvarianten-Gruppen nicht gleich sind und die Voraussetzungen für die ANOVA sind verletzt...

Bei dem Rest Deiner Erklärung würde ich nochmal bitten, dass Du es mit ein bisschen genauer erklären würdest, insbesondere dein Kommentar zu dem oneway-ANOVA.

Bei dem Testen für jede Woche separat habe ich verstanden, dass im Falle einer signifikanten ANOVA sich die Mittelwerte der Gruppen unterscheiden, also je nach Genvariante zeigt sich eine unterschiedliche Gewichtsdifferenz.

Tut mir Leid übrigens, ich bin wirklich nicht faul, Statistik ist einfach Neuland für mich

[dutchie]

hallo Hamilton

oneway heist ja: du hast nur einen Faktor (UV) der auf die AV wirkt!
du hast aber zwei Faktoren Gene und Zeit..
also bist du "twoway" (sagt man so nicht) --> zweifaktorielle ANOVA (= Varianzanalyse)
mit dem Faktor Zeit als Messwiederholungsfaktor!!

weil die Gene könne ja nicht nur auf den Mittelwert pro Zeitpunkt wirken
sondern auch auf die Art und Weise der Entwicklung (Veränderung) des Gewichts!
z.B.:
Gene A--> zu t1 hohes Gewicht deshalt kostanz keine Veränderung...
Gene B--> zu t1 niedriges Gewicht zunahme bis t4, ab da konstanz...

gruß
dutchie