univariate Varianzanalyse Faktorenproblem

[werekorden]

Hi Karin,

Oh man ich sollte lieber mal schlaffen dachte der Scheffe Test wäre der Homogenizizäts Test aber das ist ja der Leneve. OK also sie sind homogen
GNAHHH Manche Frequenzen sind nicht laut Levene. schade denn die Normalverteilt ist es habe auch innerhalb der Gruppen gemessen. Sonst würde man ja die Varianzen der einen Gruppe mit den Varianzen der anderen Gruppe vergleichen und die sind ja hoffentlich unterschiedlich.

Hier mal mein Gesamtcode für die K-S-Test

Code: Alles auswählen

USE ALL.
COMPUTE filter_$=(Gruppe = 2).
VARIABLE LABEL filter_$ 'Gruppe = 2 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMAT filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.

NPAR TESTS
  /K-S(NORMAL)=F2_M1 F2_M2 F3_M1 F3_M2 F4_M1 F4_M2 F6_M1 F6_M2 F8_M1 F8_M2 F11_M1 F11_M2 F16_M1 
    F16_M2 F23_M1 F23_M2 F32_M1 F32_M2 F45_M1 F45_M2
  /MISSING ANALYSIS.

USE ALL.
COMPUTE filter_$=(Gruppe = 1).
VARIABLE LABEL filter_$ 'Gruppe = 1 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMAT filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.

NPAR TESTS
  /K-S(NORMAL)=F2_M1 F2_M2 F3_M1 F3_M2 F4_M1 F4_M2 F6_M1 F6_M2 F8_M1 F8_M2 F11_M1 F11_M2 F16_M1 
    F16_M2 F23_M1 F23_M2 F32_M1 F32_M2 F45_M1 F45_M2
  /MISSING ANALYSIS.

FILTER OFF.
USE ALL.
EXECUTE.

GLM F2_M1 F2_M2 F3_M1 F3_M2 F4_M1 F4_M2 F6_M1 F6_M2 F8_M1 F8_M2 F11_M1 F11_M2 F16_M1 F16_M2 F23_M1 
    F23_M2 F32_M1 F32_M2 F45_M1 F45_M2 BY Gruppe
  /WSFACTOR=Zeit 2 Polynomial Frequenz 10 Polynomial 
  /METHOD=SSTYPE(3)
  /POSTHOC=Gruppe(BTUKEY DUNCAN SCHEFFE) 
  /CRITERIA=ALPHA(.05)
  /WSDESIGN=Zeit Frequenz Zeit*Frequenz
  /DESIGN=Gruppe.

Also ich wähle zuerst die Fälle aus dann der K-S für alle Frequenzen innerhalb der Gruppe
Dann wieder Fälle auswählen damit K-S der anderen gruppe

F2=Frequenz 2 (insgesamt 10 Frequenzen: 2,3,4,6,8,11,16,23,32,45)
M1=Messung 1
M2=Messung 2
2 Gruppen (prä und postimmunisierung)


Trotzdem blöd denn was mach ich jetzt, denn jetzt? Verdammt. So langsam verzweifel ich. Bleiben nur noch nicht parametrische Test oder? Dann könnte ich die Differenz zwischen der Messpunkten beider Gruppen mit dem Kruskall-Wallis anschauen oder.

[KarinJ]

schade denn die Normalverteilt ist es habe auch innerhalb der Gruppen gemessen. Sonst würde man ja die Varianzen der einen Gruppe mit den Varianzen der anderen Gruppe vergleichen und die sind ja hoffentlich unterschiedlich.

das versteh ich nicht.

übrigens sollten nach meinem verständnis die variablen, die frequenz heissen, keine frequenzen enthalten, sondern den schalldruckpegel in db. hören ist nicht nur abhängig von der frequenz, sondern auch vom schalldruckpegel. wenn die immunisierung das gehör beschädigen würde, würden die mäuse vorher die gleiche frequenz bei einem niedrigeren schalldruckpegel hören als nachher. man vergleicht also nicht die frequenzen, sondern den schalldruckpegel bei einer bestimmten frequenz.

wenn die voraussetzungen nicht erfüllt sind, kann man auf nonparametrische verfahren umsteigen. es ist allerdings fraglich, ob bei 5 fällen überhaupt was sinnvolles herauskommen kann. das müsste man bei den einzelnen tests recherchieren. im archiv müsste was zum fishers randomisationstest stehen: der macht bei 5:5 noch sinn und hat die gleiche power wie der t-test, so dass man sogar eine poweranalyse machen könnte. da es nur 2 gruppen sind, braucht man keinen kruskal-wallis-test, sondern eben diesen randomisationstest oder das, was spss anbietet: den mann-whitney-u-test bzw. wilcoxon-test.

[werekorden]

Oh ok,

Ich merke ein Biologe drückt sich komplett anders aus als andere Leute.

Genau, bei den Frequenzvariablen stehen Werte für db SPL. Die Variable bekommt immer den Namen mit ihrer spezifische Frequenz und die Werte sind dann die dB der einzelnen Maus ab der sie was gehört hat.

Sorry!

Genau den U-Test und beim Fischer schau ich mal.


Aber bis hierhin auf jedenfall erstmal vielen vielen dank. Ich schreibe gerade mal einen kurzen Abstrakt und dann bekommst der Chef. Mal sehen was er sagt.

Schönes Wochenende noch.