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[IWouldLike2Know]

Hallo zusammen,

ich habe ein Forschungsprojekt abgeschlossen und soll nun die Daten statistisch auswerten. Das Thema ist das Energiereservoir von Miesmuscheln in Abhängigkeit von Größe und Alter. Heißt: ich habe Kohlenhydrate, Proteine und Lipide gemessen, das Alter bestimmt und die Größe gemessen.
Mir wurde aufgetragen, 1. eine Regression gegen die Größe zu machen und 2. eine ANOVA mit dem Alter als "determining factor".
Bei einer alten Version von SPSS hätte ich das vielleicht noch hinbekommen, doch die neue lässt mich überhaupt nicht mehr durchblicken.
Ich will also prinzipiell darstellen, ob es einen Zusammenhang zwischen Größe/Alter und den drei Faktoren gibt.
Kann mir jemand sagen, wie ich das machen kann? Ich habe nämlich keine Ahnung, wie genau ich das anstellen soll
Mein eigentliches Problem ist, dass ich nie weiß, was denn jetzt die ab- und was die unabhängige Variable ist und was auf die x- und y-Achse soll.......

Danke im Voraus!

[ponderstibbons]

ich habe Kohlenhydrate, Proteine und Lipide gemessen, das Alter bestimmt und die Größe gemessen.
Mir wurde aufgetragen, 1. eine Regression gegen die Größe zu machen und 2. eine ANOVA mit dem Alter als "determining factor".

Einige Fragen zunächst:
- Sollen die 3 Indikatoren für "Energie" gemeinsam oder jeweils getrennt als abhängige Variablen analysiert werden?
- Sollen Alter und Größe nur getrennt als Prädiktoren ("unabhängige" Variabken) verwendet werden oder auch beide gleichzeitig?
- Warum ANOVA für Alter - wurde Alter n Klassen eingeteilt?
- Wie groß ist überhaupt die Stichprobe?

Mein eigentliches Problem ist, dass ich nie weiß, was denn jetzt die ab- und was die unabhängige Variable ist und was auf die x- und y-Achse soll.......

Ach so, willst Du einfach eine Reihe x-y-Streudiagramme anfertigen und mit diesen zusammen auch gleich die
Ergebnisse der einfachen Regressionen ausgeben lassen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[IWouldLike2Know]

Einige Fragen zunächst:
- Sollen die 3 Indikatoren für "Energie" gemeinsam oder jeweils getrennt als abhängige Variablen analysiert werden?
- Sollen Alter und Größe nur getrennt als Prädiktoren ("unabhängige" Variabken) verwendet werden oder auch beide gleichzeitig?
- Warum ANOVA für Alter - wurde Alter n Klassen eingeteilt?
- Wie groß ist überhaupt die Stichprobe?

- ich würde gerne beides probieren, einmal gemeinsam und einmal getrennt, um zu sehen, wie das Ergebnis dann besser dargestellt werden kann.
- auch hier wieder: von meinen Rohdaten sehe ich auf den ersten Blick erst mal keinen Zusammenhang zwischen Größe und Alter, daher würde ich auch hier gerne beides probieren.
- kann auch sein, dass es Ancova war, bin mir da nicht mehr so sicher. Und in Klassen wurde nichts eingeteilt, wobei ich das noch machen könnte (dann wahrscheinlich 3 Altersklassen)
- ich habe 40 Muscheln untersucht

Ach so, willst Du einfach eine Reihe x-y-Streudiagramme anfertigen und mit diesen zusammen auch gleich die
Ergebnisse der einfachen Regressionen ausgeben lassen?

Am Ende wird es wahrscheinlich darauf hinauslaufen, da das Ganze auf ein Poster für eine Präsentation soll. Da ich nicht so der Kreativste bin, ist mir bisher keine bessere Methode eingefallen, es darzustellen

Danke schonmal für die Rückmeldung!

[ponderstibbons]

- ich würde gerne beides probieren, einmal gemeinsam und einmal getrennt, um zu sehen, wie das Ergebnis dann besser dargestellt werden kann.

Das heißt, Du würdest auch eine multivariate Varianzanalyse (MANOVA) rechnen?

- kann auch sein, dass es Ancova war, bin mir da nicht mehr so sicher. Und in Klassen wurde nichts eingeteilt, wobei ich das noch machen könnte (dann wahrscheinlich 3 Altersklassen)

Dann kannst Du keine ANOVA rechnen, die braucht Faktoren.

Vermutlich wäre es zunächst das einfachste, Du erstellst 6 X-Y-Scatterplots, jeweils einen für jede Kombination
der beiden Prädiktoren mit den 3 abhängigen Variablen. Parallel führst Du entsprechend 6 einfache lineare
Regressionsrechnungen durch.

Danach machst Du 3 multiple Regressionen, für jede abhängige Variable eine, wo Alter und Größe gleichzeitig
als Prädiktoren einfließen. Macht aber nur Sinn, wenn Alter und Größe nicht extrem hoch korreliert sind.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[IWouldLike2Know]

Das heißt, Du würdest auch eine multivariate Varianzanalyse (MANOVA) rechnen?

ich bin mir halt überhaupt nicht sicher, was denn sinnvoll ist, um das Problem zu erklären. Ich will im Endeffekt zeigen, ob es denn überhaupt einen Zusammenhang gibt zwischen Alter/Größe und Kohlenhydraten, Proteinen und Lipiden.

Vermutlich wäre es zunächst das einfachste, Du erstellst 6 X-Y-Scatterplots, jeweils einen für jede Kombination
der beiden Prädiktoren mit den 3 abhängigen Variablen. Parallel führst Du entsprechend 6 einfache lineare
Regressionsrechnungen durch.

danke für den Tipp. Ich habe jetzt mal ein Scatterplot erstellt, weiß aber nicht wirklich, ob ich das richtig interpretiere. Ich hänge das Bild mal an. Der R2 ist ja ziemlich gering, heißt das dann, dass es so gut wie keinen Zusammenhang gibt?

Scatter Größe-Kohlenhydrate

größe-kh.png (29.02 KiB) 1988-mal betrachtet

Die Ergebnisse der linearen Regression weiß ich überhaupt nicht zu bewerten (siehe Bild).

Danach machst Du 3 multiple Regressionen, für jede abhängige Variable eine, wo Alter und Größe gleichzeitig
als Prädiktoren einfließen. Macht aber nur Sinn, wenn Alter und Größe nicht extrem hoch korreliert sind.

lin. regress.png (50.45 KiB) 1988-mal betrachtet

ich habe leider überhaupt keine Ahnung, wo ich die multiple Regression finde

Und noch eine Frage, was genau sagt mir gleich der Signifikanzwert noch? Wenn ich unter 5% bin, ist der Zusammenhang dann gegeben oder nicht? Ich vergesse das immer

[ponderstibbons]

Zur Durchführung und Interpretation von einfachen und multiplen liearen Regressionen
mit SPSS gibt es viele Hilfen im Netz, in Form von online-Tutorials oder Webseiten. Sehr
gelobt von Anfängern wurde außerdem das Buch "Discovering Statistics Using SPSS" von
Andy Field, das meines Wissens auch im Netz verfügbar ist.

Was das dargestelte Ergebnis angeht: Alter sagt in der Stichprobe (warum nur n=33
stat 40?) die abhängige Variable nur sehr wenig voraus und der Zusammenhang ist auch nicht
statistisch signifikant (p für den Regressionskoeffizienten = 0,77, also > 0,05).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons