Korrelation oder univariate Varianzanalyse?

[Maya Kühn]

Folgender Sachverhalt:

Pflanzen einer Art wurden unter 5 verschiedenen Stressniveaus angebaut. zusätzlich eine Kontrollgruppe, die ohne Stress aufwächst. Also 6 Niveaus.
Die einzelnen Gruppen umfassen jeweils n=40.

Es werden 10 abhängige Variabeln bestimmt, die metrisch sind z.B Höhe, Frischmasse, Carotinoidgehalt, Luteingehalt. etc.. Die abhängigen Variabeln habe ich horizontal im SpSS Datenblatt angeordnet, die jeweiligen Stressniveaus habe ich vertikal angeordnet, numerisch bezeichet so dass die Kontrollgruppe den Wert 1,00 bekommt bis hin zu Wert 6,00.

Zur Berechnung der Signifikanzen habe ich die "einfaktorielle ANOVA" gewählt, die unabhängige Variabel als Faktor eingesetzt, die abhängigen
eingefügt und bei "post hoc" "Turkey" gewählt.

Nun zu den Korrelationen: Für die anhängigen Variabeln habe ich bei der Funktion "Korrelation" "bivariat" gewählt, die Variabeln eingefügt den Pearson Koeffizienten gewählt und "Test auf zweiseitige Signifikanz" angegeben.

Nun möchte ich aber den direkten Einfluss der verschiedenen Stressstufen in Relation setzen zu den unabhängigen Variabeln, um z.B die Aussage treffen zu können: Salzstress vermag im ggs. zu Trockenstress die abhängige Variabel Frischmasse signifikant zu beeinflussen. Bzw. die abhängige Variabel Frischmasse reagiert besonders stark auf Stress und eignet sich besonders gut als Stressindikator.

Ich würde mich sehr über einen (oder viele ) hilfreiche Tips freuen.

Vielen Dank.

[KarinJ]

meines erachtens sind die stressniveaus in keine rangreihe zu bringen, daher wäre die korrelation ungeeignet. da die abhängigen variablen untereinander noch verglichen werden sollen, wäre ein verfahren erforderlich, dass neben einer unabhängigen variablen (zwischensubjektfaktor) eine messwiederholung berücksichtigt (innersubjektfaktor).