Ich brauche dringend Hilfe.
Ich weiß nicht, wie ich die Ergebnisse der Ein-Weg-ANOVA und Zwei-Weg-ANOVA interpretieren soll. Und zwar habe ich 2 unabhängige Variablen (v_563 (Vertrauen in das Internet) und v_614 Internetnutzungshäufigkeit). Ich stelle die Hypothese auf, dass v_563 die politische Einstellung beeinflusst ("politischEinstellung_Index"). Diesen Wirkungszusammenhang überprüfe ich mit der Ein-Weg-ANOVA. Es ergibt sich mit p = .026, dass ein signifikantes Ergebnis vorliegt. Nun stelle ich eine weitere Hypothese auf. Und zwar, dass v_614 diesen Wirkungszusammenhang beeinflusst. Zur Überprüfung wende ich hierbei die Zwei-Weg-ANOVA an. Es ergibt sich, dass v_614 keinen Einfluss auf diese Wirkungsbeziehung hat. Allerdings kommt weiter heraus, dass v_563 doch keinen signifikanten Einfluss mehr hat (p = .118). Wie kann das sein? Bei der zweifaktoriellen ANOVA ist die Varianzhomogenität verletzt, aber meine Betreuerin möchte, dass ich auf alle Fälle die ANOVA für die Auswertung verwende und keine anderen Tests (auch aufgrund der Robustheit). Aber wie soll ich mit 2 sich widersprechenden Ergebnissen umgehen? Kann es gar sein, dass es eine logische Erklärung für die unterschiedlichen p-Werte gibt?
Ich würde mich riesig über eine Antwort freuen!
Hier sind die Varianztests:
einfaktorielle ANOVA: http://i.stack.imgur.com/nhgtS.png
zweifaktorielle ANOVA: http://i.stack.imgur.com/uwgkC.png