Hilfe bei der Methodenauswahl

[benteb]

Hallo zusammen!
Ich bin leider völlig aufgeschmissen bei der statistischen Auswertung meiner kleinen Studie im Master Sportwissenschaften.
Ich wurde mich sehr freuen, wenn mir jemand bei der wahrscheinlich sehr einfachen Auswertung helfen kann!

Meine Studie:
Ziel meiner Studie ist es, 2 Dehn-/Mobilisationsmethoden auf die Sprunggelenksbeweglichkeit zu untersuchen. Ich habe eine Basketballmannschaft genommen und diese 14 männliche Spieler in 2 Gruppen geteilt - jeweils 7 pro Gruppe. Gruppe 1 hat klassisches Dehnen betrieben, Gruppe 2 hat dies zusätzlich mit einem extra Gewicht gemacht, die Übungen blieben die selben. Eine dritte Gruppe (Kontrollgruppe gab es nicht). Ich habe mit Gruppe 1 und mit Gruppe 2 vorweg einen Pre-Test gemacht (maximal spitzen Winkel des linken Sprunggelenks gemessen) und nach 3 Wochen Intervention einen Post-Test gemacht (natürlich ebenfalls wieder links den Winkel gemessen).

Jetzt ist die Frage: Ich will wissen, welche Dehnmethode am Ende der 3 Wochen die bessere war, also bei welcher Dehnmethode sich die Jungs am meisten verbessert haben, bzw. welche Dehnmethode die effektivere ist.

Bilde ich nun jeweils aus den einzelnen Veränderungen der 7 Spieler von pre zu post in Gruppe 1 einen Mittelwert (also Mittelwert der Veränderung von pre zu post in Gruppe 1) und vergleiche diesen Wert mit dem Mittelwert der Veränderungen aus Gruppe 2? Also wahrscheinlich mit einem klassischen T-Test... ODER

Muss ich da eine der vielen Varianzanalysen anwenden, bei denen ich nicht ganz verstehe ob einfaktoriell oder Mehrfaktoriell mit Messwiederholung? Wenn ich nur die Winkel der Jungs habe sind diese allerdings innerhalb der gruppen nicht normalverteilt, wenn ich die Differenz/Veränderung zwischen pre- und post der einzelnen innerhalb der Gruppe anschaue, sind diese allerdings Normalverteilt.

Wenn ich das irgendwie anders machen muss dann bin ich auch gerne dafür dankbar!
PS. Auswertung werde ich über JASP machen...

Vielen Dank schon einmal im Voraus und viele Grüße
Benteb

[dutchie]

Hallo

du hast zwei Faktoren = UVs

einen between Faktor = zwei unabhängige Gruppen mit den Stufen
1 = klassische 2 = mit Gewicht
unabhängig, weil jede Person mit nur einer Methode trainiert.

einen witin Faktor = zwei abhängige Messzeitpunkte mit den Stufen
prä und post
abhängig, weil jeder Person zweimal gemessen wird, und diese Messungen somit
von der Person "abhängen".

--> 2x2 ANOVA, und zwar eine gemischte ANOVA, eine UV ist abhängig die andere UV unabhängig.

Interessant dabei ist aber nur die Wechselwirkungshypothese (WW)
führt Training mit Gewichten zu einem anderen (oder besseren) Effekt als das klassische.

Du kannst die WW hypo vollständig ersetzten, so wie du es bereits beschrieben hast
man bildet für jede Person den Effekt = Differenz zwischen prä und post
und macht damit einen t Test für unabhängige Stichproben.

Also deine AV ist diese Differenz =Effekt des Trainings.

Aber bei n= 7 Personen pro Gruppe kann man keine Aussagen treffen
über die Voraussetzungen (NV und Varianzhomogenität),
--> besser nicht parametrisch auswerten (t Test) sondern nonparametrisch!

bootstraps, oder einen "exaten" Fisher-Pitman Test = Randomisierungstest
(oder wie auch immer das genannt wird)

ob man das ordinal auswerten will ( U Test) müsste man überlegen
nach Sichtung der Verteilungen.

Das wären dann keine intervallskalierten Hypothesen mehr.

Gruß
dutchie

[benteb]

Heyy,
vielen Dank für deine Antwort, die verwirrt mich nur leider noch mehr weil ich echt mehr als überfordert bin in Statistik...

Wenn ich mir das jetzt einfach machen möchte und bei der T-Test Variante bleiben will, wie sollte ich die Hypothese dann stellen damit das passt? Und ich habe bisher meine Daten mit einem abhängige T-Test berechnet...

Gruß
benteb

[dutchie]

Hallo

also bleib erstmal beim t Test, den solltest du sowieso machen.
Du kannst bei JASP mal nach bootstarp schauen.

Wenn du glaubst, dass das Training mit Gewichten effektiver ist
solltest du eine einseitig Alternativhypothesen formulieren.

Du hast immer zwei Hypothesen die sich gegenseitig ausschließen

Nullhypothese, H0: m1 <= m2 --> klassiches Tr beibehalten
Alternativhypothese, H1: m1 (Effekt mit Gewichten) > m2 (Effekt klassisch) --> Tr mit Gewichten verwenden

Obacht aufbassen wie rum du die Differenz bildest T1 - T2 oder T2 - T1
wegen der Richtung des Vorzeichens.

Wenn mehr Winkel besser dann macht T2 - T1 eine positive Zahl, wenn ein Effekt da ist!
Der Winkel ist nach Training "ein Größerer"

der t Test sollte ein einseitges p produzieren, ich weiß jetzt nicht, ob du das einstellen kannst,
wenn nicht nehme das zweiseitige p und halbiere das!

diese p sollte dann p<0.05 sein, um H0 abzulehnen und somit H1 anzunehmen.

gruß
dutchie

[benteb]

Hey dutchie,

vielen Dank für deine Hilfe.

Gruß
benteb