signifikanter Levene-Test bei mixed Anova

[Annika.2000]

Hallo zusammen ,

ich bin gerade bei der statistischen Auswertung meiner Bachelorarbeit und habe ein kleines Problem. Ich will eine mixed Anova (2 Gruppen (eine mit 33 und eine mit 39 Personen) und 3 Zeitpunkte) rechnen, allerdings ergab sich dabei, dass der Levene Test signifikant wurde.
Ist es nun tatsächlich so, dass ich die Anova aufgrund dessen nicht mehr interpretieren darf?

Oder gibt es vielleicht ähnlich wie zur Normalverteilung auch Studien/Empfehlungen, die eine Robustheit der Anova bei Verletzung der Homoskedastizitätsannahme nahelegen?

Ich rechne mit SPSS und habe gelesen, dass man wohl in so einem Fall eine robuste Anova (allerdings habe ich nicht genau verstanden, was diese anders macht) in R rechnen kann. Würdet ihr mir das empfehlen?

[dutchie]

hallo Annika

Ist es nun tatsächlich so, dass ich die Anova aufgrund dessen nicht mehr interpretieren darf?

was sagt den Mauchly?
...du hast doch Greenhouse-Geisser usw. das ist doch schon "robustes zeug"

ist das unter jeder Stufe des within Faktors hetero oder nicht?

Viele Nerds wollen einen nach R zwingen, ins Reich der Nerds.

Ich würde an der ANOVA nichts ändern, weil wenn sind nur die p, die sigs betroffen
und alles erstmal so berichten, als ob nichts wäre. Schauen was rauskommt, wenn
alles deutlich nicht sig ist, ändert sich durch robust auch nicht viel.

inwieweit etwas in R robust ist, ist auch fraglich, früher "vor R " war vieles robuster!
merkwürdig, weil es halt nicht anders ging.

Ich rechne mit SPSS und habe gelesen,...

...und habe gelesen, obacht rumgoogle ist keine Quelle.
such dir ein Buch in dem steht, was man in diesem Fall macht...

Wenn du noch nie was in R gemacht hat, lass da besser die Finger von!!

Und was das "robust" in R bedeutet, ob das überhaupt was bringt im Vergleich zu
Greenhouse-Geisser (z.B), müsste man erst recherchieren, also machst du dir
möglicherweise überflüssigerweise viel mehr Arbeit als nötig.

Mit dem Betreuer Besprechen? Wenn du ihn fragt, gehst du natürlich das Risiko
"R ? na klar prima Sache (auch ein Nerd)"

Wenn dann vielleicht über R commander gehen...kann ja sein, dass du Bock auf R hast..

Ich, als Betreuer eine BA, würde niemanden nach R schicken, nur um eine zweite Meinung
zu nur einer Zahl, dem p einzuholen.

gruß
dutchie

[Annika.2000]

Hallo dutchie,

danke für deine Antwort.

Der Mauchly Test ist nicht signifikant geworden - nur der Levene Test.

So wie ich das verstanden habe (nicht nur durch Google, sondern auch durch andere Quellen), darf man die Anova nur interpretieren, wenn die Varianzhomogenität für jeden Gruppenfaktor vorhanden ist. Das ist bei mir allerdings halt nicht der Fall. Oder kennst du eine Quelle, die das Gegenteil behauptet?

Ich habe vor einigen Jahren schonmal mit R gearbeitet, daher komme ich das schon irgendwie wieder rein. Allerdings hast du natürlich recht. Es ist fraglich, wie viel das bringt.

LG

Annika

[dutchie]

Hallo,

Der Mauchly Test ist nicht signifikant geworden - nur der Levene Test.

wiederspricht sich das nicht??

So wie ich das verstanden habe (nicht nur durch Google, sondern auch durch andere Quellen), darf man die Anova nur interpretieren, wenn die Varianzhomogenität für jeden Gruppenfaktor vorhanden ist. Das ist bei mir allerdings halt nicht der Fall. Oder kennst du eine Quelle, die das Gegenteil behauptet?

Dafür kann es keine Quelle geben, weil das so nicht richtig ist.
was soll den "dürfen???" heißen

Varianzhomogen heißt ja nicht gleich! die dürfen variieren, sie sollen aus der gleich Pop gezogen sein.
Die beobachteten Mittelwerte sind nicht betroffen, nur der p Wert.

Man verwendet eine Sig Test mit Voraussetzungen,
um über über einen anderen Sig Test mit Voraussetzungen zu entscheiden, was ist, wenn der Levene Test sich irrt?
Was wenn N so groß is, sodass der Levene immer sig ist!! Dann wäre eine große Stichprobe kontraproduktiv!

Wenn du der Meinung bist, es ist nicht homogen, nimmst du einen Korrekturfaktor, z.B.
Greenhouse-Geisser (BORTZ, 2010) aber das fügst du nur hinzu, ersetzt aber aus Dokumentationsgründen nicht das Ergebnis
unter der Annahme "Sphärizität gegeben". Du kannst das p auch anders bestimmen bootstrap usw..

Wenn einem Heterogenität überrascht, hat man schon was falsch gemacht,
z.B wenn man eine Therapieform testet, über Messwiederholung, und diese wirkt, sind zu einem
späteren Zeitpunkt die Varianzen systematisch kleiner! Das weiß man vorher!!
Dass sind sie, auch wenn der Levene Test das nicht anzeigt, weil N zu klein ist. Und das ist so weil
aus der pop der Kranken die pop der Gesunden wurde, und die streuen weniger.

gruß
dutchie