SPSS-FORUM.DE

[max228]

Hallo,

ich habe folgendes Problem:
Ich würde gerne eine Varianzanalyse mit Mittelwertsvergleich durchführen, wobei das einzelne Tier als Messwiederholung in die Auswertung einfließen soll. Es sind insgesamt 60 Kühe die mit ihrer Nummer (Cow_No) beschriftet sind. Für jede Kuh liegen ca. 70 Messungen von aufeinanderfolgenden Melkungen Variablen vor. Diese Melkungen sollen nun auf Tierebene ausgwertet werden, wozu das Tier als Messwiederholung gewertet werden muss. Ich möchte z.B. die Avg_Cond in Abhängigkeit von SCCScore auf Tierebene auswerten.

Kann mir jemand dazu einen Tipp geben. Ein Screenshot des Datensets befindet sich im Anhang.

Vielen Dank
Max

[ponderstibbons]

Auf Tierebene würde bedeuten, für jedes Tier eine eigene Analyse. Also 60 separate Analysen.

Ich möchte z.B. die Avg_Cond in Abhängigkeit von SCCScore auf Tierebene auswerten.

Das würde dann bedeuten, 60 Korrelationen zwischen Avg_Cond und SCCScore.
Das geht mit Split File (Datei Aufteilen) und "CowNo" als Variable zur Dateiaufteilung.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[max228]

Danke für die Antwort,

ist jedoch noch nicht exakt das was ich gemeint habe. Laut Betreuer meiner Arbeit soll die Tiernummer als Messwiederholung in die Auswertung einfließen. Ich habe folgenden Text aus einer ähnlichen Arbeit, die jedoch mit SAS ausgewertet wurde:

"Die statistische Analyse der Daten wurde mit dem SAS Programm-Paket durchgeführt.
Die Berechnung der deskriptiven Statistik erfolgte mit der PROC MEANS, die
der Korrelationen mit der PROC CORR. Die Varianzanalyse mit Mittelwertsvergleichen
wurde mit der PROC MIXED und der darin enthaltenen repeated measure analysis
und dem Least Significance Difference Test (LSD) durchgeführt. Dabei ging das
Einzeltier als Wiederholung in das Model ein. Die weiteren Variablen wie Zellzahlklassifizierung,
Milchfraktion oder Zwischenmelkzeit wurden als fixe Effekte behandelt"

Gibt es dazu eine Möglichkeit in SPSS? Ich kenne die Funktion Messwiederholung, jedoch weiß ich nicht wie ich sie in diesem Fall anwenden soll, bzw. ob das überhaupt Sinn macht.
MfG Max

[strukturmarionette]

Hi,

Kann mir jemand dazu einen Tipp geben. Ein Screenshot des Datensets befindet sich im Anhang.

- besser wäre eine Variablenbeschreibung als irgendein -Shot- mitzuteilen
- dann Deine Hypothesen
- des Weiteren könntest du Dir zumindest Gedanken machen über die Trennung der Variablen in Unabhängige und Abhängige Variablen (und ggfs Messwiederholungsvariablen).
- Fachliteraur zu varianzanalytischen Messwiederholungsdesigns existiert vielerlei

Gruß
S.

[max228]

Hi;

- besser wäre eine Variablenbeschreibung als irgendein -Shot- mitzuteilen

Aufbau des Versuchs war wie folgt:
60 Kühe wurden 5 Wochen lang auf deren Milchparameter und Eutergesundheit untersucht. Dabei wurden Parameter wie die elektrische Leitfähigkeit der Milch (AvgCondLevel), die Milchmenge (Yield), der Milchfluss (AverageFlow) sowie die Aktivität (relactivity) der Tiere automatisch erfasst. In diesem Zeitraum wurden zusätzlich Milchproben genommen und auf deren Zellgehalt (SCCml) untersucht. Der Zellgehalt ist eine Kennzahl für die Eutergesundheit. Anschließend wurden die Kühe in 4 Zellzahlklassen (SCCscore) eingeteilt. Somit habe ich nun 70 Datensätze (5 Wochen u. 2 Melkungen pro Tag) von jeder Kuh (CowNo), die wie im Screenshot (Kuh Nr. 1) zu sehen untereinander aufgelistet sind.

- dann Deine Hypothesen

Ziel ist es nun herauszufinden: - wie die Milchparameter (AvgCondLevel,Yield...) sich z.B. in den verschiedenen Zellzahlklassen (SCCscore) unterscheiden, d.h. Vergleich der Mittelwerte usw..
- die Korrelation der Milchparameter mit der Zellzahl (SCCml bzw. logSCC) zu bestimmen

- des Weiteren könntest du Dir zumindest Gedanken machen über die Trennung der Variablen in Unabhängige und Abhängige Variablen (und ggfs Messwiederholungsvariablen).

Messwiederholungsvariable soll die Kuh-Nr. (CowNo) sein, unabhängige Variable der SCCscore und abhängige Variablen die elektrische Leitfähigkeit, Milchmenge, Milchfluss und Aktivität.

- Fachliteraur zu varianzanalytischen Messwiederholungsdesigns existiert vielerlei

Fachliteratur hab ich auf meinem Schreibtisch, hat mir aber nicht entscheidend weitergeholfen. Mein Hauptproblem ist die Einbeziehung der CowNo als Messwiederholung. Wenn ich z.B. eine Korrelationsanalyse durchführe, soll diese nicht einfach für den kompletten Datensatz erstellt werden, sondern auf Tierebene. D.h. dass die Analyse zuerst pro Tier durchgeführt werden soll, aber am Ende in einer Gesamt-Korrelation zusammengefasst werden soll. Wenn ich die Tiere in Gruppen aufteile, bekomme ich jedoch 60 einzelne Korrelationen.

Ich hoffe, dass ich mich nun verständlich ausgedrückt habe und bin um jede Hilfe dankbar.

MfG Max

[strukturmarionette]

Hi,

Mein Hauptproblem ist die Einbeziehung der CowNo als Messwiederholung. Wenn ich z.B. eine Korrelationsanalyse durchführe, soll diese nicht einfach für den kompletten Datensatz erstellt werden, sondern auf Tierebene. D.h. dass die Analyse zuerst pro Tier durchgeführt werden soll, aber am Ende in einer Gesamt-Korrelation zusammengefasst werden soll. Wenn ich die Tiere in Gruppen aufteile, bekomme ich jedoch 60 einzelne Korrelationen.

- Ob du mit Mittelwertsvergleichen, Zusammenhangsmaßen oder varianzanalytischen Designs-Auswertungen arbeiten willst oder kannst, scheint immer noch unklar zu sein.
- Demnach war der Hinweis von PonderS schon mal sehr nützlich.
- Ein Möglichkeit, die SPSS-Rohdaten für Messwiederholungsanalysen umzustruturieren wäre über \\SPSS\Daten\Umstrukturieren
- dort kannst Du mal schauen, ob was passendes dabei ist

wie die elektrische Leitfähigkeit der Milch (AvgCondLevel), die Milchmenge (Yield), der Milchfluss (AverageFlow) sowie die Aktivität (relactivity) der Tiere automatisch erfasst. In diesem Zeitraum wurden zusätzlich Milchproben genommen und auf deren Zellgehalt (SCCml) untersucht. Der Zellgehalt ist eine Kennzahl für die Eutergesundheit. Anschließend wurden die Kühe in 4 Zellzahlklassen (SCCscore) eingeteilt.

- Hier stellt sich die Frage, warum die Kühe nicht VOR der Untersuchung in die genannten Gruppen aufgeteilt wurden.
- Zumindest wird aber (m.E.) deutlich, dass es um mindestens vier intervallsksalierte abhängige Variablen geht.

Gruß
S.

[max228]

Hi,

ich möchte eine Varianzanalyse mit Mittelwertsvergleich durchführen. Es gibt mehrere abhängige Variablen, von denen ich 4 bereits genannt habe. Fester Faktor sol der SCC-score sein, der wie bereits beschrieben in 4 Stufen eingeteilt ist. Die Kühe wurden deswegen erst während der Untersuchung eingeteilt, weil sich der SCC-score abhängig vom Zellgehalt der Milch (SCC) im Versuchsverlauf verändern kann. D.h. die Tiere entsprechen nicht einem festen SCC-score, sondern der SCC-score wurde je nach Melkergebnis pro Melkung neu zugeteilt.
Die Umstrukturierung der Daten habe ich bereits versucht, das führt jedoch nicht zum gewünschten Ergebnis, weil dabei die Daten an den einzelnen Versuchstagen (variablen) verglichen werden, was für meine Daten jedoch keinen Sinn macht da der Messwiederholungszeitpunkt keinen Einfluss auf die Melkdaten hat.

Der Hinweis von PonderS war gut, weil dann wie gewünscht alle Daten pro Tier ausgewertet werden. Dies würde ich jedoch noch gern eine Stufe weiterführen, so dass diese 60 Ergebnisse in einem Ergebnis zusammengefasst werden.

Im Bild sieht man den Aufabu meiner Daten zur besseren Verständlichkeit in vereinfachter Form.

Zusammenfassung:
- Ziel: Varianzanalyse mit Mittelwertsvergleich
- mehrere intervallskalierte abhängige Variablen (z.B. Milchmenge, elektrische Leitfähigkeit usw.)
- Auswertung abhängig vom festen Faktor (SCC-score 1 bis 4)
- Einzeltier (Kuh-Nr.) soll als Messwiederholung ( in das Modell einfließen bzw. es soll eine Varianzanalyse pro Tier durchgeführt werden (60 einzelne) und anschließend in einer Gesamtvarianzanalyse zusammengefasst werden

Ich hoffe das war jetzt alles ausführlich genug Danke schon Mal für eure Hilfe

MfG Max

[strukturmarionette]

Hi,

Die Umstrukturierung der Daten habe ich bereits versucht, das führt jedoch nicht zum gewünschten Ergebnis, weil dabei die Daten an den einzelnen Versuchstagen (variablen) verglichen werden, was für meine Daten jedoch keinen Sinn macht da der Messwiederholungszeitpunkt keinen Einfluss auf die Melkdaten hat.

- Wenn du die Umstrukturierung einmal nur nach Tier (also Zeilen zu Spalten) für alle AVs vornähmst, könntest du eine Mittelwertsvariable je AV zum Rechnen erzeugen, auch könnte die Messwdhlg berücksichtigt werden.
- Wenn du die Umstrukturierung einmal nach Tier UND dieser Gruppenvariablen (Zeilen zu Spalten) für alle AVs vornähmst, könntest du zwei Mittelwertsvariablen je AV zum Rechnen erzeugen.

Einzeltier (Kuh-Nr.) soll als Messwiederholung ( in das Modell einfließen bzw. es soll eine Varianzanalyse pro Tier durchgeführt werden (60 einzelne) und anschließend in einer Gesamtvarianzanalyse zusammengefasst werden

- siehe oben
- Und: Inferenzstatastisch wird das ganze wohl nicht gehen wegen der kleinen Teilstichprobenumfänge.
- Auch irgendeine Gesamtvarianzanalysezusammenfassung (was immer du darunter verstehen magst) wird m.E. nicht funktionieren.

Viell aber ohne umzustrukturieren (deskriptiv):
\\SPSS\Analysieren\Mittelwerte vergleichen und dabei die relevanten UVs und AV zuordnen.
(Dann hättest Du zumndest -bei Zugrundelegung der Datenstruktur der Rohdaten) alle Zahlen, die Du haben willst)

Gruß
S.