Danke für das tolle Video. Die Tabelle der homogenen Untergruppen nutze ich immer folgendermaßen: 1 = a, 2 = b. Daraus ergibt sich: gut trainiert = a, mäßig trainiert = ab und untrainiert = b. Unterschiedliche Buchstaben kennzeichnen unterschiedliche Signifikanzniveaus. D. h. gut trainiert unterscheidet sich signifikant von untrainiert. Finde ich daher sehr hilfreich diese Tabelle.
Hey, danke für das Video! Ich habe eine Frage. Warum entscheidest du dich hier für Bonferroni und Scheffé und nicht zum Beispiel für Tukey? Wäre mir eine große Hilfe, wenn du darauf reagieren könntest. Liebe Grüße!
Hallo! Vielen Dank für die sehr guten Videos! Ich habe eine Frage: Ich habe zwei abhängige Gruppen, eine abhängige Variable und drei Interviewzeitpunkte: ich habe eine zweifaktorielle ANOVA mit messwiederholung gerechnet. Gerade bin ich schon wieder verunsichert, ob das überhaupt stimmt? Nun habe ich auch post-hoc Tests gerechnet. Der output mir aber nur den paarweisen Vergleich für die Haupteffekte. Gibt es die Möglichkeit, sich die paarweisen Vergleiche für die Interaktion anzeigen zu lassen? Oder wie geht man dann vor? Bin für jeden Ratschlag dankbar. LG
Bei der ANOVA habe ich eine Sig. von 0,039 bei dem POST-HOC Tests allerdings nirgends eine Sig. von unter 0,05 was heißt das nun? Alle Gruppe gemeinsam betrachtet unterscheiden sich signifikant die Gruppen als Paare Betrachtet nicht?
Danke für das tolle Video und für die große Hilfe. Eine Frage: in meiner Analyse habe ich 3 Gruppen geteilt durch kulturelle Herkunft, verglichen werden Nennungshäufigkeiten bestimmter Maßnahmen. Durch post-hoc- test besteht einen ignifikanten Unterschied nur zwischen zwei Kulturen Gruppen. Aber welcher dieser Gruppen am häufigsten die massnahme genannt hat ist hier nicht ersichtlich oder? Wie kann man dieses Ergebnis interpretieren? Lieben Dank im Voraus!
Hall Arevik, du kannst dir im Vorfeld für die Gruppen die Mittelwerte im Rahmen einer deskriptiven Analyse anschauen. Daran siehst du, in welche Richtung der signifikante Unterschied geht - das siehst du aber auch in der Spalte "mittlere Differenz" der Tabelle Mehrfachvergleiche im Rahmen der post-hoc Analyse. Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, eine Frage bezüglich Alpha Fehler Kumulierung und Bonferroni. Ich rechne in meiner Studie 3 separate Regressionsanalysen (mit Moderationsanalyse) mit jeweils 3 Prädiktoren ( 1x UV, 1x Moderator, 1x Produktterm). Also letztlich 3x3= 9 separate Ergebnisse. Habe in der Literatur unterschiedliches dazu gefunden aber bin jetzt immer noch nicht schlauer, ob ich in dem Fall auch eine Bonferroni Korrektur anwenden sollte oder nicht. Hättest du da einen Tip? Ach ja, und ich wollte auch fragen ob du denn ein PayPal oder so hast wo wir spenden können? Würde dir nach Abschluss meiner Masterarbeit gerne etwas zurück geben, denn ohne deine Videos und dein Blog wäre ich echt aufgeschmissen gewesen! Danke dir tausendmal!
Hallo Sonja, zunächst danke für dein Lob! Zu deiner Frage muss ich noch mal ein paar Rückfragen stellen. 1) Du rechnest 3 separate Regressionsanalysen mit Moderator. Warum hast du aber 9 separate Ergebnisse - du meinst 9 Koeffizienten, nehme ich an - aufgeteilt auf 3 Koeffiziententabellen - eine Tabelle je Moderationsmodell. 2) Sind in den Modellen AV und UV's jeweils unterschiedlich und du rechnest jeweils nicht schrittweise? Wenn ja, sind die Rechnungen unabhängig voneinander und meiner Meinung nach ist eine Korrektur nicht notwendig. Bzgl. deiner anderen Frage findest du auf meinem Kanal (ua-cam.com/users/StatistikamPC_BjoernWalther/) oben rechts unter dem Banner oder gaaanz am Ende jedes Blogbeitrages einen entsprechenden Button. Danke in jedem Falle auch dafür! :-) Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn Sorry das war nicht klar ausgedrückt: ich habe 3 Kovariaten (Stör-/Einflussfaktor bzw. Moderator) eine UV (dichotom) und eine AV. Ich will mir für jede der kovariaten anschauen ob er einen moderierenden Einfluss hat (auf die selbe Uv und AV). Ich habe dafür jeweils separate Regressionen gerechnet (ich schätze ich hätte auch einfach alle 3 Kovariaten und deren Produktterme in eine Regression geben können aber ich fand die Output Tabellen so übersichtlicher). Hoffe das war klarer ausgedrückt :-) danke schon mal für deine Antwort. Und den letzten Part der Antwort hab ich mir vermerkt! :) LG Sonja
Hallo Sonja, ah, jetzt wird es etwas klarer. Ich würde dir in diesem Fall immer empfehlen alles in ein Modell zu packen, da du die gegenseitigen Beziehungen der Variablen rauspartialisierst und die "reinen" Effekte auf die AV bekommst. Ansonsten tust du ja so, als ob du einzelne Effekte beliebig an- und abschalten kannst. Bei diesem Vorgehen stellt sich auch das Problem einer möglichen Alphafehlerkumulierung nicht mehr. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, wie immer ein großes Lob und ein noch größeres Danke für all deine Videos. Nun habe ich jedoch eine Frage. Bei meinem Beispiel (insgesamt 8 Gruppen) sagte das Ergebnis: Zwischen den Gruppen besteht ein Unterschied (Sig. 0,002) . Als ich dann den post hoc Test auswählte (Scheffe) konnte ich in der Tabelle mit den Signifikanzen jedoch keine signifikanten Werte finden und somit nicht herausfinden, zwischen welchen Gruppen denn nun der signifikante Unterschied besteht. Hast du eine Idee woran dies liegen könnte oder was die Erklärung dafür sein könnte? Die einfaktorielle Anova sagte ja, dass zwischen den Gruppen ein signifikanter Unterschied besteht? Vielen Dank und viele Grüße. Tina
Habe mal ein bisschen in den Kommentaren gestöbert, da die einzelnen Gruppen bei mir teilweise sehr klein sind, was die Stichprobenzahl angeht, habe ich mal zusätzlich Bonferroni ausprobiert. Hier komme ich nun wiederum auf signifikante Unterschiede und sehe auch genau zwischen welchen Gruppen. Ich nehme an, dass war somit die Lösung des Problems ?
Ein ganz großes Lob an die Videos, hilft mir super weiter bei meiner Bachelorarbeit! Dennoch habe ich eine Frage zum Post-Hoc Test und hoffe, dass Du mir weiterhelfen kannst, da ich sonst keine Infos dazu gefunden habe. Die ANOVA hat einen signifikanten Unterschied zwischen meinen 4 Gruppen erkannt. Ich habe keine Varianzhomogenität und hab dementsprechend den Games-Howell Test angewendet, der allerdings keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen feststellt (p
Hallo Alina, da jeder Post-hoc-Test unterschiedliche p-Werte produziert, kann es zu solchen Unterschieden kommen. Im Zweifel berichtet man beide, also sowohl den signifikanten als auch den nicht signifikanten Fall, um zu zeigen, das es nicht ganz eindeutig ist. Das würde man freilich auch so schreiben und darauf hinweisen. Viele Grüße, Björn.
Hall Björn. Danke für das Video. Laut meinem Betreuer soll ich die Bonferroni korrigierten Posthoc Tests mit t-Wert berichten. Die t-Werte habe ich berechnet, aber frage mich woher ich die Freiheitsgrade bekomme um diese mit anzugeben...LG
Hallo Marco, aus dem einfach t-Test bekommst du doch deine Freiheitsgrade mit ausgegeben. Die Signifikanz kannst du dort freilich ignorieren. Viele Grüße, Björn.
Hallo, vielen Dank für das Video. Ich hätte eine Frage. Wenn ich genau die Unterschiede sehen möchte, meintest du am Ende des Videos, dass man eine dritte Spalte in den homogenen Gruppen einführen kann. Wie geht das?
Hallo Valeria und danke! Die 3. Spalte ist leider Wunschdenken und war eher als Wink mit dem Zaunspfahl an die Entwickler gedacht. ;-) Viele Grüße, Björn.
Erstmal: sehr gute Videos. Ich bin begeistert. Bei mir ist folgendes aufgetreten: Zwischen drei Gruppen in der ANOVA signifikanter Unterschied mit 0,41. Anschließend wie beschrieben Schefflé und Bonferroni durchgeführt. Hier zeigte sich dann jedoch kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen. Ist ein signifikanter Unterschied dann zu verwerfen?
Hallo, ist deine Signifikanz 0,041 oder 0,041? Ich tippe auf letzteres, sonst wäre es direkt nicht signifikant und post hoc-Test ja überflüssig. Es kann passieren, dass die ANOVA signifikant ist, der post-hoc Test aber nicht. Wenn deine Hypothese direkt von einem paarweisen Unterschied ausgeht, brauchst du die ANOVA nicht beachten und kannst direkt in die post hoc-Test gehen. Rein formal sind ANOVA und post hoc-Tests nämlich nicht verbunden. Ich würde daher in deinem Fall von einer signifikanten ANOVA berichten aber gleichzeitig auch auf die nicht signifikanten post-hoc-Tests eingehen - wenn die Hypothese dies hergibt. Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für das Video! Hat mir unglaublich geholfen :) Ich habe aber noch eine kurze Frage bezüglich Multiplen Testen. Bekannt ist ja wenn ich mehr Mals einen t-Test nehme statt Anova wie in diesem Video wäre das Multiples Testen. Was ist aber wenn ich z.B einen T-Test anwende und dann noch einen Mann-Whitney-U test mache? Also wenn ich nicht den selben Test mehrere Male durchlaufen lasse, sondern verschiedene Tests?
Hallo und danke für dein Lob! Normalerweise kein Problem, wenn es sich um unterschiedliche Stichproben handelt. Es gibt auch a sicher Leute, die für eine Signifikanzkorrektur plädieren, das wird aber die absolute Minderheit sein. Aber selbst wenn man sich zur Korrektur entschließt, würde ich nicht strikt Bonferroni anwenden, sondern eine iterative Anpassung wie z.B. Holm-Bonferroni. Viele Grüße, Björn.
Hallo und danke für das Video! Wie würde man in einer Arbeit einen paarweisen Vergleich in einem Fließtext (z.B. wenn man die Ergebnisse präsentiert) formulieren? Was muss man dabei aufführen? Und kann man für paarweise Vergleiche auch eine Effektstärke berechnen, um anzugeben wie groß der Unterschied zwischen diesem Paar explizit ist? wie EtaQuadrat o.ä.? Das wurde mir nämlich nur für Innersubjekteffekte angegeben, nicht für die einzelnen Paare... Viele Grüße und Danke im Voraus!
Hallo Sophia, zur Effektstärke habe ich direkt ein Video: ua-cam.com/video/q2A3l8Z5ofM/v-deo.html Je nachdem, nach welchem Standard man Ergebnisse präsentieren muss, sieht das etwas anders aus. Typischerweise verwendet man aber F8´(df1, df2) = F-Wert, p-Wert und dann die jeweilige Effektstärke für die paarweisen Vergleiche im Falle einer paarweisen Signifikanz
Hallo, ich nochmal :) Ich soll berechnen wie sich 2 Gruppen in 3 Skalen unterscheiden und zwar zwischen Baseline und Nachtestung. Da die 3 Skalen miteinander korrelieren, habe ich zuerst eine Manova berechnet. Nun wurde im Seminar gesagt, dass falls sich durch die Manova eine Signifikanz ergibt, also dass es Gruppenunterschiede gibt, so sollte man für jede Skala einen Posthoc nach Bonferroni machen. Das habe ich gerade probiert, aber der posthoc wird nicht durchgeführt da je Skala "weniger als 3 Gruppen vorhanden sind". Wie berechne ich das nun? Danke inzwischen :)
Hallo Lia, da du nur 2 Gruppen hast, werden keine Post-Hoc-Tests berechnen, weil du ja in der MANOVA schon den direkten Vergleich hast. Im Zweifel kannst du auch 3 t-Tests mit manueller Signifikanzkorrektur rechnen. Viele Grüße, Björn.
Servus, ich hätte eine Frage zu den homogenen Untergruppen: Bei mir fällt ein Mittelwert alleine in eine Untergruppe, hier wird mir eine Signifikanz von 1,000 angezeigt. Wie ist diese zu interpretieren? bzw. was bedeutet das? Immerhin ist sie nun ja größer 0,05 obwohl der Mittelwert ja angeblich signifikant unterschiedlich zum Rest ist (also kleiner 0,05)? Super Video übrigens ;)
Hallo, ich verstehe deinen Kommentar nicht ganz: "Bei mir fällt ein Mittelwert alleine in eine Untergruppe" Was meinst du damit? Besteht eine Gruppe nur aus einer Beobachtung und hat deswegen den selben Mittelwert wie die Gruppe? Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hi, ich verstehe nicht ganz wie die Zeile "Signifikanz" bei den homogenen Untergruppen zu verstehen ist. Fallen mehrere Mittelwerte in eine Untergruppe (weil sie nicht sign. unterschiedl. sind) so erscheinen bei mir ähnliche Komma-Werte wie deine (0,116 & 0,200). Wenn ich allerdings nur einen Mittelwert in einer Gruppe habe (weil nur dieser signifikant unterschiedl. ist) dann zeigt es mir eine Signifikanz von 1,000 an?? Wie ist das zu verstehen? Lg und danke für die Antwort
Kann es sein das die ANOVA signifikant ist (0,048 bei 5% Niveau) und 3 Posthoc-Tests (Scheffé, Bonferroni und Tukey-HSD) wiederrum bei sämtlichen Gruppenvergleichen keine Signifikanz aufweisen?
Hallo, ja, das ist eher selten aber durchaus möglich und hängt dann oft mit der (notwendigen) Alphafehlerkorrektur zusammen. Ein Tipp: geplante Kontraste, sofern du dafür Hypothesen herleiten konntest. Viele Grüße, Björn.
Hallo, kurze Frage dazu. Habe 4 Gruppen und die Anova hat einen signifikanten Unterschied ergeben. Der Post-Hoc-Test ergibt dann nur zwischen 2 Grupen einen signifikanten Unterschied. Sind die Ergebnisse der restlichen Gruppen jetzt nicht mehr zu beachten oder kann ich diese dennoch interpretieren ?
Hallo, du kannst zwar von einem Unterschied ausgehen, wenn er deskriptiv vorhanden ist, wenn aber paarweise die Signifikanz über deinem Alpha liegt, ist die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art zu hoch. Ergo, du interpretierst nur die signifikanten Unterschiede. Wenn dir Gründe einfallen, warum dei anderen nicht signifikant sind, benennst du die natürlich. Zumeist: zu kleine Stichprobe (Teststärke!) oder zu viele Gruppen und damit ein zu niedriges korrigiertes Alpha.
Hallo Johannes, danke für dein Lob! Den Datensatz gibt es auf der Beitragsseite meiner Homepage, die in der Videobeschreibung verlinkt ist. Viele Grüße, Björn.
Hi, erstmal Danke für all deine Videos, sind echt hilfreich und gut erklärt! Kurze Frage noch: wenn bei Bonferoni zB ein sig. Wert rauskommt und bei Scheffe aber nicht, für welchen sollte man sich dann entscheiden? Also wann ist welcher Test besser geeignet? Konnte da bisher nichts finden, was mir weitergeholfen hat...
Hallo John, hier von Andy Field's Discovering Statistics Using SPSS (2013) S. 374 die perfekte Erklärung. Besser geht es eigentlich nicht zu formulieren: The least-significant difference (LSD) pairwise comparison makes no attempt to control the Type I error and is equivalent to performing multiple t-tests on the data. The only difference is that the LSD requires the overall ANOVA to be significant. The Studentized Newman-Keuls (SNK) procedure is also a very liberal test and lacks control over the familywise error rate. Bonferroni’s and Tukey’s tests both control the Type I error rate very well but are conservative tests (they lack statistical power). Of the two, Bonferroni has more power when the number of comparisons is small, whereas Tukey is more powerful when testing large numbers of means. Tukey generally has greater power than Dunn and Scheffé. The Ryan, Einot, Gabriel and Welsch Q procedure (REGWQ) has good power and tight control of the TypeI error rate. amzn.to/2CX8pM4 Viele Grüße, Björn.
Hey super Videos du bist meine Rettung und erklärst das so perfekt und angenehm! Echt gut :) Meine Frage: Wenn ich bei einer einfaktoriellen ANOVA einen Scheffé post-hoc test durchführe sind z.b zwischen Gruppe X und Gruppe Y keine signifikanten Unterschiede zu finden. Würde ich jedoch einen t-test für diese beiden Gruppen (X & Y) durchführen sind die unterschiede zwischen den Gruppen plötzlich signifikant. Wie ist das zu verstehen? Und darf ich in diesem Fall keinen t-test rechnen? Ich verstehe des gerade nicht und würde mich sehr über Hilfe freuen. :) LG, nik
Hallo Nik und danke für dein Lob! Es kann sein, dass sich die Hypothesenergebnisse unterscheiden, weil der Scheffé-Test auf der F-Verteilung und der t-Test auf der t-Verteilung basieren. Generell ist es aber wahrscheinlicher, dass du mit dem Scheffé-Test eine angepasste Signifikanz bekommst, weil due aufgrund des Mehrfachtestens auf eine Stichprobe sonst den Alphafehler kumulierst. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn :) genau hierzu habe ich auch eine Frage: Meine ANOVA ist bei dem Vergleich von drei Gruppen (n1=50, n2=50, n3=100) zwar nicht signifikant (p=0.08), wenn man jedoch T-Tests zwischen den einzelnen Gruppen anwendet, dann unterscheiden sich n1 und n2 mit p=.01 und n2 und n3 mit p=.03. Soll ich wegen des kumulierte Alpha-Fehlers dennoch berichten, dass es keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen gibt? Kommt mir irgendwie komisch vor. Liebe Grüße und vielen Dank für deine Mühe Pauline
Danke für deine Videos!! Ich schreibe aktuell an meiner BA und ich komme beim Post-Hoc-Test einfach nicht weiter. Ich habe gefühlt Google komplett durch und bin echt verzweifelt. Ich habe 5 Cluster und ich muss den Mittelwerten in der Tabelle immer einen Buchstaben geben, um zu verdeutlichen welche Cluster signifikant zusammenhängen bspw. a a b c c. Ich habe nirgendwo eine Anleitung gefunden, wie man die Buchstaben vergibt. Geht man da einfach nach Gefühl? Ich hoffe Du weißt was ich meine und kannst mir weiterhelfen. Vielen lieben Dank im Voraus!!!
Hallo Christina, danke für dein Lob! Leider weiß ich nicht genau, was du meinst. Sollen die Gruppen als Cluster eine Bezeichnung in der Tabelle erhalten? Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für die super verständlichen Videos. Da muss sich der ein oder andere Statistik-Dozent etwas abschauen. Gibt es ein Video mit der Interpretation der Ausgabe des Duncan-Tests?
Hallo und danke für dein Lob! :-) Leider gibt es da noch nichts zu. Wann das so sein wird, kann ich allerdings nicht sagen, da ich immer in Zyklen aufnehme und die nächsten beiden schon durchgeplant sind. Viele Grüße, Björn.
Moin moin, ich habe das Problem, dass mir die ANOVA sagt, dass signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen bestehen aber Bonferroni sagt, dass es keine sig. Unterschiede gibt. Was nun ? :( Grüße
Hey! Vielen Dank für die extrem guten Videos! Ich möchte zusätzlich zu den Post-hoc-Test überprüfen, ob meine Gruppen jeweils signifikant von 0 abweichen. Meine AV sind nämlich Differenzen aus einer experimental und einer baseline Bedingung. 0 würde also bedeuten, dass es in der Gruppe keine Abweichung zur baseline gibt. Wie nennt sich das und wie kann ich das machen? Herzlichen Dank! :)
Hallo xodarapaki, danke für dein Lob! Sollten deine AV nicht gerade die Werte aus baseline und experimental sein und nicht die Differenzen aus eben jenen? Dann testet man doch gerade mit der ANOVA, ob sich Experimental und Kontroll-gruppe unterscheiden und hat eine Aussage, ob es einen Effekt gibt oder nicht. Ein Verfahren, dass testet, ob ein Wert verschieden von Null ist, ist meines Wissens nach nicht sinnvoll. Entweder ist der Wert 0 oder nicht - da braucht es keinen Test für. In deinem Fall reicht die ANOVA bereits völlig aus, wie oben beschrieben. Viel Grüße, Björn.
Hi! Vielen Dank für deine Antwort. Mir ist auch aufgefallen, dass ich eine abhängige ANOVA rechnen muss, weil bei die VP zu verschiedenen Messzeitpunkten gemessen werden. Bei meinem Experiment will ich gucken, wie sich die Wahrnehmung von Vibrationen in der Bewegung ändern. Und weil die VP ganz unterschiedliche Wahrnehmungsschwellen habe, schaue ich mir nicht die Veränderung der Wahrnehmungsschwellen zu verschiedenen Messzeitpunkten an, sondern habe in meiner AV eine individuelle baseline (die Wahrnehmungsschwelle in der Ruheposition). Deswegen ist in meiner AV auch die baseline rein. Eine Abweichung von 0 heißt dann eine Veränderung der Wahrnehmungsschwelle, sofern sie signifikant wird. Weiß aber nicht, wie ich das post-hoc testen soll.. Vielen Dank though ;)
Hallo Maria, Post hoc Tests sind t-Tests mit angepasster Signifikanz. Die Betonung liegt hier auf angepasster Signifikanz. Das ist also das entscheidende für den Alphafehler, der sich kumuliert, zu kontrollieren. Viele Grüße, Björn.
ich möchte zur genaueren analyse meiner anova einen post hoc test durchführen, allerdings habe ich nur 2 gruppen, die zu vergleichen sind und der post hoc test wird nicht durchgeführt. gibt es alternativen um zu bestimmen, in welche richtung mein effekt geht?
Hallo Arcticwave, wenn du nur zwei Stichproben hast, ist ein t-Test durchzuführen. Ich würde tippen du hast unabhängige Stichproben. Eine ANOVA ist nur für >2 Stichproben/Gruppen gedacht. Hier ein Video zur Entscheidungsfindung hinsichtlich des richtigen Tests: ua-cam.com/video/nVbwMntplTA/v-deo.html Viele Grüße, Björn.
danke für die schnelle antwort! okay.. dann muss ich wohl nochmals drüberschauen ;-) aber eine weitere frage hätte ich dennoch. bei meiner anova mit messwiederholung kommt ein signifikantes ergebnis raus, aber bei den t-tests nicht mehr, da es nur noch die mittelwerte von einem messzeitpunkt anschaut und nicht die beiden zeitpunkte miteinander vergleicht ich bin mir nicht sicher, wie ich das dann berichten soll
Ich muss jetzt noch mal grundlegend fragen. Unabhängig eines konkreten Tests wie z.B. der ANOVA, wie viele Gruppen hast du? Es klingt so, als ob du verschiedene Gruppen zu verschiedenen Zeitpunkten hast. Viele Grüße, Björn.
Ok, dann ergibt das jetzt ein besseres Bild. Also du hast in dem Falle entweder die Möglichkeit die Gruppen miteinander zum selben Zeitpunkt oder die jeweilige Gruppe über die Zeitpunkte zu vergleichen - vorausgesetzt du hast jeweils die gleiche abhängige Variable erhoben. Je nachdem ist da ein anderer t-Test anzuwenden, dazu findest du aber Anleitung im oben verlinkten Video. Viele Grüße, Björn.
Großes Lob für alle SPSS Videos! Ihr habt mir damit sowohl für Bachelorarbeit, als auch Masterarbeit und eine Publikation sehr geholfen! DANKE!
Hallo, danke für dein Lob! Freut mich, wenn dich meine Videos vorangebracht haben!
Viele Grüße, Björn.
Einfach der Hammer deine Videos.
Danke für das tolle Video. Die Tabelle der homogenen Untergruppen nutze ich immer folgendermaßen: 1 = a, 2 = b. Daraus ergibt sich: gut trainiert = a, mäßig trainiert = ab und untrainiert = b. Unterschiedliche Buchstaben kennzeichnen unterschiedliche Signifikanzniveaus. D. h. gut trainiert unterscheidet sich signifikant von untrainiert. Finde ich daher sehr hilfreich diese Tabelle.
Vielen lieben Dank für deine einfach verständlichen und hilfreichen Erklärungen! :)
Hey, danke für das Video! Ich habe eine Frage. Warum entscheidest du dich hier für Bonferroni und Scheffé und nicht zum Beispiel für Tukey? Wäre mir eine große Hilfe, wenn du darauf reagieren könntest. Liebe Grüße!
Hallo! Vielen Dank für die sehr guten Videos! Ich habe eine Frage: Ich habe zwei abhängige Gruppen, eine abhängige Variable und drei Interviewzeitpunkte: ich habe eine zweifaktorielle ANOVA mit messwiederholung gerechnet. Gerade bin ich schon wieder verunsichert, ob das überhaupt stimmt? Nun habe ich auch post-hoc Tests gerechnet. Der output mir aber nur den paarweisen Vergleich für die Haupteffekte. Gibt es die Möglichkeit, sich die paarweisen Vergleiche für die Interaktion anzeigen zu lassen? Oder wie geht man dann vor? Bin für jeden Ratschlag dankbar. LG
Bei der ANOVA habe ich eine Sig. von 0,039 bei dem POST-HOC Tests allerdings nirgends eine Sig. von unter 0,05 was heißt das nun? Alle Gruppe gemeinsam betrachtet unterscheiden sich signifikant die Gruppen als Paare Betrachtet nicht?
Hey Björn, mega gutes Video! weiter so!
Danke, Sandra!
Wird gemacht. ;-)
Viele Grüße, Björn.
Hallo :) vielen lieben Dank für das Video! Was bedeutet es denn, wenn die Signifikanz der ANOVA
Hallo Anna, vermutlich ist der Unterschied zu klein, als das er nach Korrektur des kumulierten Alphafehlers noch zu erkennen ist.
Viele Grüße, Björn.
Danke für das tolle Video und für die große Hilfe. Eine Frage: in meiner Analyse habe ich 3 Gruppen geteilt durch kulturelle Herkunft, verglichen werden Nennungshäufigkeiten bestimmter Maßnahmen. Durch post-hoc- test besteht einen ignifikanten Unterschied nur zwischen zwei Kulturen Gruppen. Aber welcher dieser Gruppen am häufigsten die massnahme genannt hat ist hier nicht ersichtlich oder? Wie kann man dieses Ergebnis interpretieren? Lieben Dank im Voraus!
Hall Arevik, du kannst dir im Vorfeld für die Gruppen die Mittelwerte im Rahmen einer deskriptiven Analyse anschauen. Daran siehst du, in welche Richtung der signifikante Unterschied geht - das siehst du aber auch in der Spalte "mittlere Differenz" der Tabelle Mehrfachvergleiche im Rahmen der post-hoc Analyse.
Viele Grüße, Björn.
Lieber Björn, eine Frage bezüglich Alpha Fehler Kumulierung und Bonferroni. Ich rechne in meiner Studie 3 separate Regressionsanalysen (mit Moderationsanalyse) mit jeweils 3 Prädiktoren ( 1x UV, 1x Moderator, 1x Produktterm). Also letztlich 3x3= 9 separate Ergebnisse. Habe in der Literatur unterschiedliches dazu gefunden aber bin jetzt immer noch nicht schlauer, ob ich in dem Fall auch eine Bonferroni Korrektur anwenden sollte oder nicht. Hättest du da einen Tip?
Ach ja, und ich wollte auch fragen ob du denn ein PayPal oder so hast wo wir spenden können? Würde dir nach Abschluss meiner Masterarbeit gerne etwas zurück geben, denn ohne deine Videos und dein Blog wäre ich echt aufgeschmissen gewesen!
Danke dir tausendmal!
Hallo Sonja, zunächst danke für dein Lob!
Zu deiner Frage muss ich noch mal ein paar Rückfragen stellen.
1) Du rechnest 3 separate Regressionsanalysen mit Moderator. Warum hast du aber 9 separate Ergebnisse - du meinst 9 Koeffizienten, nehme ich an - aufgeteilt auf 3 Koeffiziententabellen - eine Tabelle je Moderationsmodell.
2) Sind in den Modellen AV und UV's jeweils unterschiedlich und du rechnest jeweils nicht schrittweise? Wenn ja, sind die Rechnungen unabhängig voneinander und meiner Meinung nach ist eine Korrektur nicht notwendig.
Bzgl. deiner anderen Frage findest du auf meinem Kanal (ua-cam.com/users/StatistikamPC_BjoernWalther/) oben rechts unter dem Banner oder gaaanz am Ende jedes Blogbeitrages einen entsprechenden Button. Danke in jedem Falle auch dafür! :-)
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn
Sorry das war nicht klar ausgedrückt: ich habe 3 Kovariaten (Stör-/Einflussfaktor bzw. Moderator) eine UV (dichotom) und eine AV. Ich will mir für jede der kovariaten anschauen ob er einen moderierenden Einfluss hat (auf die selbe Uv und AV). Ich habe dafür jeweils separate Regressionen gerechnet (ich schätze ich hätte auch einfach alle 3 Kovariaten und deren Produktterme in eine Regression geben können aber ich fand die Output Tabellen so übersichtlicher). Hoffe das war klarer ausgedrückt :-) danke schon mal für deine Antwort. Und den letzten Part der Antwort hab ich mir vermerkt! :) LG Sonja
Hallo Sonja, ah, jetzt wird es etwas klarer. Ich würde dir in diesem Fall immer empfehlen alles in ein Modell zu packen, da du die gegenseitigen Beziehungen der Variablen rauspartialisierst und die "reinen" Effekte auf die AV bekommst. Ansonsten tust du ja so, als ob du einzelne Effekte beliebig an- und abschalten kannst. Bei diesem Vorgehen stellt sich auch das Problem einer möglichen Alphafehlerkumulierung nicht mehr.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Ok, ich verstehe. Dann werd ich das so machen Vielen vielen Dank.
Hallo Björn, wie immer ein großes Lob und ein noch größeres Danke für all deine Videos. Nun habe ich jedoch eine Frage. Bei meinem Beispiel (insgesamt 8 Gruppen) sagte das Ergebnis: Zwischen den Gruppen besteht ein Unterschied (Sig. 0,002) . Als ich dann den post hoc Test auswählte (Scheffe) konnte ich in der Tabelle mit den Signifikanzen jedoch keine signifikanten Werte finden und somit nicht herausfinden, zwischen welchen Gruppen denn nun der signifikante Unterschied besteht. Hast du eine Idee woran dies liegen könnte oder was die Erklärung dafür sein könnte? Die einfaktorielle Anova sagte ja, dass zwischen den Gruppen ein signifikanter Unterschied besteht? Vielen Dank und viele Grüße. Tina
Habe mal ein bisschen in den Kommentaren gestöbert, da die einzelnen Gruppen bei mir teilweise sehr klein sind, was die Stichprobenzahl angeht, habe ich mal zusätzlich Bonferroni ausprobiert. Hier komme ich nun wiederum auf signifikante Unterschiede und sehe auch genau zwischen welchen Gruppen. Ich nehme an, dass war somit die Lösung des Problems ?
Ein ganz großes Lob an die Videos, hilft mir super weiter bei meiner Bachelorarbeit! Dennoch habe ich eine Frage zum Post-Hoc Test und hoffe, dass Du mir weiterhelfen kannst, da ich sonst keine Infos dazu gefunden habe. Die ANOVA hat einen signifikanten Unterschied zwischen meinen 4 Gruppen erkannt. Ich habe keine Varianzhomogenität und hab dementsprechend den Games-Howell Test angewendet, der allerdings keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen feststellt (p
Hallo Alina, da jeder Post-hoc-Test unterschiedliche p-Werte produziert, kann es zu solchen Unterschieden kommen. Im Zweifel berichtet man beide, also sowohl den signifikanten als auch den nicht signifikanten Fall, um zu zeigen, das es nicht ganz eindeutig ist. Das würde man freilich auch so schreiben und darauf hinweisen.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen lieben Dank für die schnelle Antwort!
Hall Björn. Danke für das Video. Laut meinem Betreuer soll ich die Bonferroni korrigierten Posthoc Tests mit t-Wert berichten. Die t-Werte habe ich berechnet, aber frage mich woher ich die Freiheitsgrade bekomme um diese mit anzugeben...LG
Hallo Marco, aus dem einfach t-Test bekommst du doch deine Freiheitsgrade mit ausgegeben. Die Signifikanz kannst du dort freilich ignorieren.
Viele Grüße, Björn.
Hallo, vielen Dank für das Video. Ich hätte eine Frage. Wenn ich genau die Unterschiede sehen möchte, meintest du am Ende des Videos, dass man eine dritte Spalte in den homogenen Gruppen einführen kann. Wie geht das?
Hallo Valeria und danke!
Die 3. Spalte ist leider Wunschdenken und war eher als Wink mit dem Zaunspfahl an die Entwickler gedacht. ;-)
Viele Grüße, Björn.
Erstmal: sehr gute Videos. Ich bin begeistert.
Bei mir ist folgendes aufgetreten: Zwischen drei Gruppen in der ANOVA signifikanter Unterschied mit 0,41. Anschließend wie beschrieben Schefflé und Bonferroni durchgeführt. Hier zeigte sich dann jedoch kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen. Ist ein signifikanter Unterschied dann zu verwerfen?
Hallo, ist deine Signifikanz 0,041 oder 0,041? Ich tippe auf letzteres, sonst wäre es direkt nicht signifikant und post hoc-Test ja überflüssig. Es kann passieren, dass die ANOVA signifikant ist, der post-hoc Test aber nicht. Wenn deine Hypothese direkt von einem paarweisen Unterschied ausgeht, brauchst du die ANOVA nicht beachten und kannst direkt in die post hoc-Test gehen. Rein formal sind ANOVA und post hoc-Tests nämlich nicht verbunden. Ich würde daher in deinem Fall von einer signifikanten ANOVA berichten aber gleichzeitig auch auf die nicht signifikanten post-hoc-Tests eingehen - wenn die Hypothese dies hergibt.
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für das Video! Hat mir unglaublich geholfen :) Ich habe aber noch eine kurze Frage bezüglich Multiplen Testen. Bekannt ist ja wenn ich mehr Mals einen t-Test nehme statt Anova wie in diesem Video wäre das Multiples Testen. Was ist aber wenn ich z.B einen T-Test anwende und dann noch einen Mann-Whitney-U test mache? Also wenn ich nicht den selben Test mehrere Male durchlaufen lasse, sondern verschiedene Tests?
Hallo und danke für dein Lob!
Normalerweise kein Problem, wenn es sich um unterschiedliche Stichproben handelt. Es gibt auch a sicher Leute, die für eine Signifikanzkorrektur plädieren, das wird aber die absolute Minderheit sein. Aber selbst wenn man sich zur Korrektur entschließt, würde ich nicht strikt Bonferroni anwenden, sondern eine iterative Anpassung wie z.B. Holm-Bonferroni.
Viele Grüße, Björn.
Hallo und danke für das Video!
Wie würde man in einer Arbeit einen paarweisen Vergleich in einem Fließtext (z.B. wenn man die Ergebnisse präsentiert) formulieren? Was muss man dabei aufführen? Und kann man für paarweise Vergleiche auch eine Effektstärke berechnen, um anzugeben wie groß der Unterschied zwischen diesem Paar explizit ist? wie EtaQuadrat o.ä.? Das wurde mir nämlich nur für Innersubjekteffekte angegeben, nicht für die einzelnen Paare...
Viele Grüße und Danke im Voraus!
Hallo Sophia,
zur Effektstärke habe ich direkt ein Video: ua-cam.com/video/q2A3l8Z5ofM/v-deo.html
Je nachdem, nach welchem Standard man Ergebnisse präsentieren muss, sieht das etwas anders aus. Typischerweise verwendet man aber F8´(df1, df2) = F-Wert, p-Wert und dann die jeweilige Effektstärke für die paarweisen Vergleiche im Falle einer paarweisen Signifikanz
@@StatistikamPC_BjoernWalther vielen lieben Dank!
Hallo, ich nochmal :) Ich soll berechnen wie sich 2 Gruppen in 3 Skalen unterscheiden und zwar zwischen Baseline und Nachtestung. Da die 3 Skalen miteinander korrelieren, habe ich zuerst eine Manova berechnet. Nun wurde im Seminar gesagt, dass falls sich durch die Manova eine Signifikanz ergibt, also dass es Gruppenunterschiede gibt, so sollte man für jede Skala einen Posthoc nach Bonferroni machen. Das habe ich gerade probiert, aber der posthoc wird nicht durchgeführt da je Skala "weniger als 3 Gruppen vorhanden sind". Wie berechne ich das nun? Danke inzwischen :)
Hallo Lia, da du nur 2 Gruppen hast, werden keine Post-Hoc-Tests berechnen, weil du ja in der MANOVA schon den direkten Vergleich hast. Im Zweifel kannst du auch 3 t-Tests mit manueller Signifikanzkorrektur rechnen.
Viele Grüße, Björn.
Servus, ich hätte eine Frage zu den homogenen Untergruppen:
Bei mir fällt ein Mittelwert alleine in eine Untergruppe, hier wird mir eine Signifikanz von 1,000 angezeigt.
Wie ist diese zu interpretieren? bzw. was bedeutet das? Immerhin ist sie nun ja größer 0,05 obwohl der Mittelwert ja angeblich signifikant unterschiedlich zum Rest ist (also kleiner 0,05)?
Super Video übrigens ;)
Hallo, ich verstehe deinen Kommentar nicht ganz: "Bei mir fällt ein Mittelwert alleine in eine Untergruppe" Was meinst du damit? Besteht eine Gruppe nur aus einer Beobachtung und hat deswegen den selben Mittelwert wie die Gruppe?
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hi, ich verstehe nicht ganz wie die Zeile "Signifikanz" bei den homogenen Untergruppen zu verstehen ist. Fallen mehrere Mittelwerte in eine Untergruppe (weil sie nicht sign. unterschiedl. sind) so erscheinen bei mir ähnliche Komma-Werte wie deine (0,116 & 0,200). Wenn ich allerdings nur einen Mittelwert in einer Gruppe habe (weil nur dieser signifikant unterschiedl. ist) dann zeigt es mir eine Signifikanz von 1,000 an?? Wie ist das zu verstehen?
Lg und danke für die Antwort
Kann es sein das die ANOVA signifikant ist (0,048 bei 5% Niveau) und 3 Posthoc-Tests (Scheffé, Bonferroni und Tukey-HSD) wiederrum bei sämtlichen Gruppenvergleichen keine Signifikanz aufweisen?
Hallo, ja, das ist eher selten aber durchaus möglich und hängt dann oft mit der (notwendigen) Alphafehlerkorrektur zusammen. Ein Tipp: geplante Kontraste, sofern du dafür Hypothesen herleiten konntest.
Viele Grüße, Björn.
Hallo, kurze Frage dazu. Habe 4 Gruppen und die Anova hat einen signifikanten Unterschied ergeben. Der Post-Hoc-Test ergibt dann nur zwischen 2 Grupen einen signifikanten Unterschied. Sind die Ergebnisse der restlichen Gruppen jetzt nicht mehr zu beachten oder kann ich diese dennoch interpretieren ?
Hallo, du kannst zwar von einem Unterschied ausgehen, wenn er deskriptiv vorhanden ist, wenn aber paarweise die Signifikanz über deinem Alpha liegt, ist die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art zu hoch. Ergo, du interpretierst nur die signifikanten Unterschiede. Wenn dir Gründe einfallen, warum dei anderen nicht signifikant sind, benennst du die natürlich. Zumeist: zu kleine Stichprobe (Teststärke!) oder zu viele Gruppen und damit ein zu niedriges korrigiertes Alpha.
Sehr gutes Video :) Danke für die super Erklärung.
Meine Frage: Könnte ich evtl. den benutzten Datensatz bekommen?
Vielen Dank schonmal
Hallo Johannes, danke für dein Lob!
Den Datensatz gibt es auf der Beitragsseite meiner Homepage, die in der Videobeschreibung verlinkt ist.
Viele Grüße, Björn.
Hi, erstmal Danke für all deine Videos, sind echt hilfreich und gut erklärt! Kurze Frage noch: wenn bei Bonferoni zB ein sig. Wert rauskommt und bei Scheffe aber nicht, für welchen sollte man sich dann entscheiden? Also wann ist welcher Test besser geeignet? Konnte da bisher nichts finden, was mir weitergeholfen hat...
Hallo John,
hier von Andy Field's Discovering Statistics Using SPSS (2013) S. 374 die perfekte Erklärung. Besser geht es eigentlich nicht zu formulieren: The least-significant difference (LSD) pairwise comparison makes no attempt to control the Type I error and is equivalent to performing multiple t-tests on the data. The only difference is that the LSD requires the overall ANOVA to be significant. The Studentized Newman-Keuls (SNK) procedure is also a very liberal test and lacks control over the familywise error rate. Bonferroni’s and Tukey’s tests both control the Type I error rate very well but are conservative tests (they lack statistical power). Of the two, Bonferroni has more power when the number of comparisons is small, whereas Tukey is more powerful when testing large numbers of means. Tukey generally has greater power than Dunn and Scheffé. The Ryan, Einot, Gabriel and Welsch Q procedure (REGWQ) has good power and tight control of the TypeI error rate. amzn.to/2CX8pM4
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für die schnelle Antwort! Darf ich fragen was du beruflich denn machst? Würde mich interessieren
Wissenschaftler. ;-)
Hey super Videos du bist meine Rettung und erklärst das so perfekt und angenehm! Echt gut :)
Meine Frage:
Wenn ich bei einer einfaktoriellen ANOVA einen Scheffé post-hoc test durchführe sind z.b zwischen Gruppe X und Gruppe Y keine signifikanten Unterschiede zu finden. Würde ich jedoch einen t-test für diese beiden Gruppen (X & Y) durchführen sind die unterschiede zwischen den Gruppen plötzlich signifikant. Wie ist das zu verstehen? Und darf ich in diesem Fall keinen t-test rechnen? Ich verstehe des gerade nicht und würde mich sehr über Hilfe freuen. :)
LG,
nik
Hallo Nik und danke für dein Lob!
Es kann sein, dass sich die Hypothesenergebnisse unterscheiden, weil der Scheffé-Test auf der F-Verteilung und der t-Test auf der t-Verteilung basieren. Generell ist es aber wahrscheinlicher, dass du mit dem Scheffé-Test eine angepasste Signifikanz bekommst, weil due aufgrund des Mehrfachtestens auf eine Stichprobe sonst den Alphafehler kumulierst.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn :) genau hierzu habe ich auch eine Frage: Meine ANOVA ist bei dem Vergleich von drei Gruppen (n1=50, n2=50, n3=100) zwar nicht signifikant (p=0.08), wenn man jedoch T-Tests zwischen den einzelnen Gruppen anwendet, dann unterscheiden sich n1 und n2 mit p=.01 und n2 und n3 mit p=.03. Soll ich wegen des kumulierte Alpha-Fehlers dennoch berichten, dass es keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen gibt? Kommt mir irgendwie komisch vor.
Liebe Grüße und vielen Dank für deine Mühe
Pauline
Danke für deine Videos!! Ich schreibe aktuell an meiner BA und ich komme beim Post-Hoc-Test einfach nicht weiter. Ich habe gefühlt Google komplett durch und bin echt verzweifelt. Ich habe 5 Cluster und ich muss den Mittelwerten in der Tabelle immer einen Buchstaben geben, um zu verdeutlichen welche Cluster signifikant zusammenhängen bspw. a a b c c. Ich habe nirgendwo eine Anleitung gefunden, wie man die Buchstaben vergibt. Geht man da einfach nach Gefühl? Ich hoffe Du weißt was ich meine und kannst mir weiterhelfen. Vielen lieben Dank im Voraus!!!
Hallo Christina, danke für dein Lob!
Leider weiß ich nicht genau, was du meinst. Sollen die Gruppen als Cluster eine Bezeichnung in der Tabelle erhalten?
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für die super verständlichen Videos. Da muss sich der ein oder andere Statistik-Dozent etwas abschauen.
Gibt es ein Video mit der Interpretation der Ausgabe des Duncan-Tests?
Hallo und danke für dein Lob! :-)
Leider gibt es da noch nichts zu. Wann das so sein wird, kann ich allerdings nicht sagen, da ich immer in Zyklen aufnehme und die nächsten beiden schon durchgeplant sind.
Viele Grüße, Björn.
Moin moin,
ich habe das Problem, dass mir die ANOVA sagt, dass signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen bestehen aber Bonferroni sagt, dass es keine sig. Unterschiede gibt.
Was nun ? :(
Grüße
Hallo Roman, genau so berichten, wie du es geschrieben hast. Hinweis auf größeres Sample ist angebracht.
Viele Grüße, Björn.
Hey! Vielen Dank für die extrem guten Videos! Ich möchte zusätzlich zu den Post-hoc-Test überprüfen, ob meine Gruppen jeweils signifikant von 0 abweichen. Meine AV sind nämlich Differenzen aus einer experimental und einer baseline Bedingung. 0 würde also bedeuten, dass es in der Gruppe keine Abweichung zur baseline gibt. Wie nennt sich das und wie kann ich das machen? Herzlichen Dank! :)
Hallo xodarapaki, danke für dein Lob! Sollten deine AV nicht gerade die Werte aus baseline und experimental sein und nicht die Differenzen aus eben jenen? Dann testet man doch gerade mit der ANOVA, ob sich Experimental und Kontroll-gruppe unterscheiden und hat eine Aussage, ob es einen Effekt gibt oder nicht. Ein Verfahren, dass testet, ob ein Wert verschieden von Null ist, ist meines Wissens nach nicht sinnvoll. Entweder ist der Wert 0 oder nicht - da braucht es keinen Test für. In deinem Fall reicht die ANOVA bereits völlig aus, wie oben beschrieben.
Viel Grüße, Björn.
Hi! Vielen Dank für deine Antwort. Mir ist auch aufgefallen, dass ich eine abhängige ANOVA rechnen muss, weil bei die VP zu verschiedenen Messzeitpunkten gemessen werden. Bei meinem Experiment will ich gucken, wie sich die Wahrnehmung von Vibrationen in der Bewegung ändern. Und weil die VP ganz unterschiedliche Wahrnehmungsschwellen habe, schaue ich mir nicht die Veränderung der Wahrnehmungsschwellen zu verschiedenen Messzeitpunkten an, sondern habe in meiner AV eine individuelle baseline (die Wahrnehmungsschwelle in der Ruheposition). Deswegen ist in meiner AV auch die baseline rein. Eine Abweichung von 0 heißt dann eine Veränderung der Wahrnehmungsschwelle, sofern sie signifikant wird. Weiß aber nicht, wie ich das post-hoc testen soll..
Vielen Dank though ;)
Post-Hoc Tests und t-Tests das Gleiche Aussagen? Was soll man eher berichten nach der Durchführung einer einfaktoriellen Varianzanalyse?
Hallo Maria, Post hoc Tests sind t-Tests mit angepasster Signifikanz. Die Betonung liegt hier auf angepasster Signifikanz. Das ist also das entscheidende für den Alphafehler, der sich kumuliert, zu kontrollieren.
Viele Grüße, Björn.
ich möchte zur genaueren analyse meiner anova einen post hoc test durchführen, allerdings habe ich nur 2 gruppen, die zu vergleichen sind und der post hoc test wird nicht durchgeführt. gibt es alternativen um zu bestimmen, in welche richtung mein effekt geht?
Hallo Arcticwave, wenn du nur zwei Stichproben hast, ist ein t-Test durchzuführen. Ich würde tippen du hast unabhängige Stichproben. Eine ANOVA ist nur für >2 Stichproben/Gruppen gedacht. Hier ein Video zur Entscheidungsfindung hinsichtlich des richtigen Tests: ua-cam.com/video/nVbwMntplTA/v-deo.html
Viele Grüße, Björn.
danke für die schnelle antwort!
okay.. dann muss ich wohl nochmals drüberschauen ;-)
aber eine weitere frage hätte ich dennoch. bei meiner anova mit messwiederholung kommt ein signifikantes ergebnis raus, aber bei den t-tests nicht mehr, da es nur noch die mittelwerte von einem messzeitpunkt anschaut und nicht die beiden zeitpunkte miteinander vergleicht
ich bin mir nicht sicher, wie ich das dann berichten soll
Ich muss jetzt noch mal grundlegend fragen. Unabhängig eines konkreten Tests wie z.B. der ANOVA, wie viele Gruppen hast du? Es klingt so, als ob du verschiedene Gruppen zu verschiedenen Zeitpunkten hast.
Viele Grüße, Björn.
oh, entschuldige.
ich habe 2 gruppen, die ich zu je 2 messzeitpunkten betrachte und miteinander vergleiche.
Ok, dann ergibt das jetzt ein besseres Bild. Also du hast in dem Falle entweder die Möglichkeit die Gruppen miteinander zum selben Zeitpunkt oder die jeweilige Gruppe über die Zeitpunkte zu vergleichen - vorausgesetzt du hast jeweils die gleiche abhängige Variable erhoben. Je nachdem ist da ein anderer t-Test anzuwenden, dazu findest du aber Anleitung im oben verlinkten Video.
Viele Grüße, Björn.
Hey was mache ich wenn ich nur zwei gruppen habe?
Hallo, einen einfachen t-Test für unabhängige Stichproben.
Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn, danke erst mal für die super Videos! Ich wollte fragen, ob du auch mal ein Video zur Diskriminanzanalyse machen kannst? Grüße!
Hallo Marie, danke für dein Lob!
Das ist im Moment nicht geplant, ich setze es aber mal auf meine lange Liste. ;-)
Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank!!