Ich danke Euch jetzt schon mal für Eure Hilfe...
Ich versuche gerade als kleiner Mediziner Statistik zu verstehen. Und das ist leider wie Feuer und Wasser kombinieren und was Produktives dabei haben zu wollen
/Zuerst will ich Euch mal mein Vorgehen bisher beschreiben.
1. Wir wollen eine Multivariant-Anova für folgende Konstellation verwenden:
4-Altersgruppen (1,2,3,4) mit 6 unterschiedlichen Backgrounds (A,B,C,D,E,F) in der Konstellation: A1, B1 // C2, D2, E2, F2 // A3, B3 // A4, B4
Bisher haben wir solche Gruppen immer mit T-Tests, simplen Anova bzw Wilcoxon-Test (wenn Normalverteilung nicht vorliegt oder die Gruppengröße zur Testung nicht genügt) geprüft. Ich hätte mich auch in diesem Fall so verhalten.
Nun sind wir aufgefordert worden, in diesem Fall allerdings eine Two-Way Anova durchzuführen. Zum jetztigen Zeitpunkt bin ich immer noch skeptisch, dass dies überhaupt möglich ist!
Verstehe ich richtig, dass der Inhalt einer Two-Way-Anova der Varianz-Test mit zwei oder mehr Faktoren ist? Geht dies nun nur in einer 2x2 Konstellation, oder auch in der oben genannten Stellung? Oder müsste man in diesem Fall A1, B1 // A3, B3 // A4, B4 mit Two-Way-Anova anwenden und auf die Gruppe C2, D2, E2, F2 ein anderes Testverfahren anwenden?
2. Ich arbeite mit SPSS. Ich habe nun über meine Gruppen einmal ohne viel zu Zögern ein Two-Way-Anova laufen lassen. Ich habe nun leider noch immer Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu interpretieren.
Wenn ich das richtig verstanden habe, gibt es drei entscheidende Werte:
- F-Wert: Der F-Wert liefert die F-Verteilung eine Irrtumswahrscheinlichkeit, dass sich die Varianzen der beiden Stichproben wesentlich unterscheiden. Wenn ich jetzt einen Wert von 8,037 habe, heißt das was? Und im Gegenteil 0,200?? Ich verstehe leider weder die Bücher noch Wikipedia.
- Signifikanz: Je niedriger der Wert hier, desto wahrscheinlicher der Unterschied (z.B. im Fall p<0.05). Wie unterscheiden sich aber nun der F-Wert und der Signifikanz-Wert in ihrer Aussagekraft?
- Partial Eta Squared: Ich habe bei Wikipedia folgende Erklärung gefunden: „ Partial eta-squared describes the "proportion of total variation attributable to the factor, partialling out (excluding) other factors from the total nonerror variation"“. Das sagt mir leider absolut gar nichts! Je höher der Wert, desto höher der Unterschied? Richtig? Aber wie kann ich nun diesen Wert zur Erklärung heranziehen?
3. Two-Way-Anova testet nun dreimal die Gruppen: Altersgruppe (I), Background (II) und Altersgruppe x Background (III) auf unterschiedliche Varianz. Gibt mir nun also einen Unterschied für I und II wie ich ihn auch mit normalen Tests bekomme. Was nun aber genau ist der Vorteil bzw. die besondere Aussagekraft von III. Wenn ich richtig verstehe, ist doch das das Besondere an diesem Test, oder?
Ich weiß nicht, ob ich Euch dies so in diesem Umfang fragen darf. Ich hoffe, damit keine Regeln hier zu brechen. Ich habe zumindest nichts in der Hinsicht finden können. Es ist auf jeden Fall nicht absichtlich!
Ich danke Euch für Eure Hilfe!
