t-Test oder ANOVA

[Hamilton]

Ich bin dank dutchie weiter gekommen bei meiner Arbeit
Hätte aber wieder eine Frage.
ich habe (ja) mehrere unabhängige variablen (Gene), die jeweils 2 Ausprägungen haben (WIldtyp-Variante eines Gens VS heterozygote Variante)
Die abhängige Variable ist die Gewichtsdifferenz bei EINEM bestimmten Zeitpunkt.
Ich habe bereits den t-Test für unabhängige Stichproben bei jedem Gen separat gemacht und bekam signifikante Ergebnisse.
Mich würde aber interessieren, ob ich es eigentlich auch mit dem ANOVA machen könnte und wie. Soweit ich verstanden habe, ist eine einfaktorielle ANOVA nur mit einer unabh. Variable möglich.

Herzlichen Dank.

[dutchie]

hallo Hamilton

Soweit ich verstanden habe, ist eine einfaktorielle ANOVA nur mit einer unabh. Variable

richtig
aber es gibt auch mehrfaktorielle ANOVAs mit beliebig vielen UVs..

t-Test ...vergleicht zwei Mittelwerte bei einer UV
einfaktorielle ANOVA ...vergleicht mehr als zwei Mittelwerte bei einer UV
mehrfaktorielle ANOVA ...vergleicht mehr als zwei Mittelwerte bei mehr als einer UV

das geht auch gemischt!
d.h. die eine UV ist unabhägig (beid dir die gene) die andere UV im Modell ist abhängig (zeit..)
diesen parallele nacheinader t-getest ist nicht unbedingt effektiv!

gruß
dutchie

[Hamilton]

Hi dutchie, danke für Deine Antwort.

Da ich nicht das Gewicht selbst, sondern die Gewichtsveränderung (deltaGewicht) zu EINEM Zeitpunkt angegeben habe, ist nicht deltaGewicht selbst die AV? Ist dann mein t-Test nicht richtig? Ich habe ja dabei nichts "wieder gemessen"

Wie würdest Du bei diesem Beispiel eine ANOVA machen?
Ich will ja bei mehreren UV (Mehreren Genen, die jeweils 2 Varianten haben) jeweils die Gewichtsveränderung auf Signifikanz testen


Danke!!!

[dutchie]

hallo Hamilton

Die AV ist erstmalnicht wichtig, sondern wieviel Mittelwerte dieser einen AV du vergleichen willst!
Sagen wir du hast 5 Gene in zwei Ausprägungen zu 3 zeitpunkten gemessen
dann hast du 5 mal 2 mal 3 = 30 Mittelwerte die sich unterscheiden können...
der t-Test vergleicht nur zwei Mittelwerte
dei ANOVA vergleicht mehr getrennt nach den Faktoren:
Gen = Faktor 1
Ausprägung = Faktor 2
Zeit Faktor = 3

das wäre dann einen 5x2x3 dreifaktorielle ANOVA mit Messwiederholung

wenn du nur zwei Zeitpunkte hast kannst die die Differenz der Zeiten bilden
die neue AV (delta) benutzen, das eliminiert den Zeitfaktor...
die ANOVA ist dann ohne Messwiederholung
Wenn diese 2 Varianten der Gene jeweils gemeinesam sind
Immer dominant oder nicht (was weiß ich ... ) für jedes gen
dann ist das ein zweiter Faktor
wenn aber
gen1 Variante rot-blau
gen2 Varainte rot-gelb
gen3 Variante grün-gelb

dann wir das eher schwierig weil nicht jede Varainte bei
jeden Gen vorkommt...

gruß
dutchie




gruß
dutchie

[Hamilton]

Hi dutchie, sorry für die Verspätete Antwort.
Danke für Deine genaue Erklärung.
Nun, mich interessiert der Unterschied zwischen den Genen selbst (Gen1 und Gen2) NICHT, sondern lediglich der Unterschied zwischen den 2 Ausprägungen innerhalb eines Gens. Die Genvarianten sind NICHT gemeinsam!

Da ich dann eine unabhängige Variable habe (Ausprägung A oder B eines Gens), und eine abhängige Variable (ohne Zeitfaktor da deltaGewicht), habe ich ja die Zeit und den ersten Faktor (um welchen Gen es geht, also die "Gen-Ebene") eliminiert, und ich dadurch wieder eine univariate, einfaktorielle ANOVA, oder? Wenn das stimmt, teste ich dann separat jedes Gen mit der ANOVA (und wiederhole den SPSS Befehl), oder gibt es da einen einfacheren weg? Und ist dann der t-Test nicht eher passend, da ich ja nur die Mittelwerte zwischen der einen und der anderen Ausprägung (ist ja ein Faktor mit nur 2 Ausprägungen) eines Gens teste?

VIELEN DANK

[dutchie]

hallo Hamilton

ok...
beim vergleich von zwei mittelwerten
ist ANOVA identisch mit t Test..

gruß
dutchie

[Hamilton]

hallo Hamilton

ok...
beim vergleich von zwei mittelwerten
ist ANOVA identisch mit t Test..

gruß
dutchie

also es wäre eine univariate (1 abhängige Variable), einfaktorielle (faktor=genvariante) ANOVA, die ich einfach für jedes Gen separat berechnen müsste, udn genauso würde es mit dem t-Test laufen.

Gibt es da noch andere mathematische Konsequenzen (zB bei der Signifikanz?), da ich dreimal verschiedene Faktoren mit derselben abhängigen Variable teste?

[dutchie]

.. vielleicht alpha justieren ...
wegen alpha inflation..