auswertung faktorielles Experiment

[igel]

Hallo liebe Freunde der Statistik!
Vielleicht ihr mir bei der Klärung einiger Fragen helfen...Je länger ich darüber nachdenke, desto verworrener wird es...

Habe ein Experiment mit Pflanzen, die mit 5 unterschiedlichen Mikroorganismen (Unabhängige Variable 1) gezogen wurden. Dieser Aufbau wurde jeweils bei zwei Temperaturen (UV2) wiederholt. Daraus ergeben sich also 5x2=10 verschiedene Kombinationen mit den unabhängigen Variablen Temperatur und Art der Mikroorganismen. Diese Kombinationen haben je 6 Parallelen (insgesamt gibt es als 10x6=60 Pflanzen).
Gemessen habe ich verschiedene metrische Parameter, einige davon wöchentlich, an jeder Pflanze.

Mich interessiert
1) wie wirkt der Temperaturfaktor auf Pflanzen mit gleichen Mikroorganismen? (Unterschiede zwischen Temperaturstufen)
2) Gibt es Unterschiede zwischen Pflanzen mit verschiedenen Mikroorganismen bei einer Temperatur? (Unterschiede zwischen Mikroorganismen
3) Gibt es Interaktionen?

Ich benutze SPSS bzw. PASW
Ich habe bei der Auswertung zuerst an eine zweifaktorielle Varianzanalyse gedacht. Dies scheitert jedoch meistens entweder an der Vorraussetzung zur Normalverteilung oder, wo das OK ist, an der Gleichheit der Varianzen.
Wegen der ungleichen Varianzen bin ich dann auf den Gedanken gekommen, das ganze als einfaktorielle ANOVA zu rechnen, NV gegeben (da gibt es ja WELCH und außerdem Korrekturfaktoren für PostHoc-Tests, die dann auch funktionieren sollen). Meine Frage: darf ich das? Also aus den 10 Kombinationen von zwei Faktoren einzelne Variablen machen und die vergleichen? Und darf ich auf nur die 5 Gruppen einer Temperaturstufe vergleichen und zwischen den Temperaturstufen mit T-Tests?

Wenn's keine Normalverteilung gibt, dann also nicht-parametrische Tests! Kruskal-Wallis habe ich versucht, dann auch für die 10 Kombinationen. Und dann stellt sich die Frage nach geeigneten PostHocTests. Nemenyi-Test über alle 10 Gruppen? Oder nur über die 5 Gruppen der gleichen Temperatur und zwischen den gleichen Mikroorganismen bei verschiedener Temperatur dann 5 U-Tests? Oder nur U-Tests? Aber dann müsste ich ja die Wahrscheinlichkeit anpassen (Bonferroni) und damit wäre mir dann auch nicht mehr geholfen, denke ich.

Ich hoffe, das war noch verständlich. Freue mich auf Eure Meinung...!

[KarinJ]

das beschriebene vorgehen funktioniert interpretatorisch nicht, was man sieht, wenn man versucht, die fragen 1 bis 3 zu beantworten oder überhaupt die ergebnisse zu vertexten/ inhaltlich darzustellen.

alternativ kann man eine rangvarianzanalyse rechnen, meines wissens mit dem programm mkvaeval (download im internet). oder eben auf die voraussetzungen pfeifen - es ist durchaus möglich, dass das institut dem keine beachtung schenkt. darüber muss man sich mit dem betreuer der arbeit unterhalten.

ich hab nur nicht verstanden, was die 6 parallelen sind: heisst das, je 6 pflanzen in einer gruppe (kreuzung von temperatur und mikroorganismen)?

[igel]

Hallo und vielen Dank für die Antwort!

- 6 Pflanzen in jeder Gruppe, genau.
- 5 verschiedene Ansätze mit Mikroorganismen
- 2 Temperaturstufen

Mein Problem ist, dass ich nicht weiß, inwiefern ich mir da was in die Tasche lüge mit der Wahrscheinlichkeit, bei paarweisem Vergleich. Ob es zum Beispiel legitim ist, Ansatz mit Mikroorganismen 1 bei Temperatur 1 und 2 zu vergleichen (U-Test), oder ob ich immer eine alle Varianten (also 10) gleichzeitig betrachten muss, um von signifikanten Unterschieden zu sprechen (das wäre dann Nemenyi-Test, der auch mit Rangsummen rechnet).

Meine Betreuungssituation ist etwas schwierig. Deshalb frage ich erstmal hier. In jedem Falle, herzlichen Dank für die Rückmeldung!

[KarinJ]

da du eine interaktion untersuchen möchtest, kommt nur ein mehrfaktorielles vorgehen in frage. einzelvergleiche werden erst bei signifikanten effekten gezielt untersucht. recherchiere: post-hoc-tests/ anschlusstests, kontraste, adjusierung des signifikanzniveaus.