SPSS-FORUM.DE

[LRNZ]

Hallo in die Runde!

Ich habe eine Frage zur Funktionsweise von Post-Hoc-Tests bei der Varianzanalyse mit folgender Ausgangssituation:
- 2 Gruppen (A und B)
- 2 Zeitpunkte (Pre und Post)

Um zu zeigen, dass eine Gruppe (z.B. A) durch eine zwischengeschaltete Intervention stärker profitiert,
ist in der zweifaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung (Faktor 1: Gruppe, Faktor 2: Zeit)
insbesondere der Interaktionseffekt (Gruppe x Zeit) von besonderer Bedeutung (d.h. die eine Gruppe
weist über die Zeit hinweg bzw. infolge der Intervention einen signifikanten Zugewinn im Outcomeparameter auf
im Vergleich zu der anderen Gruppe).

Was ich mich nun frage ist, wie man bei den anderen beiden Haupteffekten (Gruppe, Zeit) im Hinblick auf mögliche Post-Hoc-Tests verfährt:
Wenn z.B. ein signifikanter Zeit(haupt)effekt auftritt, dann weiß man ja noch nicht, ob auch wirklich beide Gruppen einen Effekt über die Zeit
hinweg zeigen, sodass man eben Post-Hoc-Tests durchführt (z.B. alpha-korrigierte abhängige t-Tests für den Mittelwertsvergleich
"Prä vs. Post" für beide Gruppen).
Aber ist dieses Vorgehen überhaupt sinnvoll, denn wenn bei den Post-Hoc t-Tests nun rauskommt, dass eine Gruppe sich über die Zeit
signifikant verbessert, die andere aber nicht, was kann ich dann daraus ohne signifikanten Interaktionseffekt (s.o.) überhaupt schlussfolgern?

Ich bin für Hinweise mehr als sehr dankbar!


.

[Apollo30]

Für mich sieht das nach folgendem Design aus:
1 between-subjects Faktor Gruppe und 1 within-subjects Faktor Zeit. Und dazu eine AV. Sowas ist in SPSS ja leicht durchzuführen. Als Post Hoc würde ich hier auf die Bonferronis zurückgreifen, welche dir SPSS ja auch mit anbietet. Allerdings musst du hier zwei Zeilen in die Syntax schreiben, da SPSS hier nach wie vor nicht die Post Hocs liefert, die du wohl haben willst. So sähe meine Syntax insgesamt dazu aus:

GLM pre post BY Gruppe
/WSFACTOR=Zeit 2 Polynomial
/METHOD=SSTYPE(3)
/EMMEANS=TABLES(Gruppe*Zeit) COMPARE (Gruppe) ADJ(BONFERRONI)
/EMMEANS=TABLES(Gruppe*Zeit) COMPARE (Zeit) ADJ(BONFERRONI)
/PRINT=DESCRIPTIVE ETASQ HOMOGENEITY
/CRITERIA=ALPHA(.05)
/WSDESIGN=Zeit
/DESIGN=Gruppe.

Die möglichen /EMMEANS, welche SPSS normal liefert helfen nicht viel in meinen Augen, die werf ich immer raus, schreibe mir dagegen aber die in Zeilen 4 und 5 stehenden selber rein.

Zu deiner Frage unten:
Ja, die ANOVA sagt dir nur, ob die von dir betrachteten Faktoren (2 x Haupt, 1 x Interaktion) einen Einfluss haben (p) und wenn ja, wie stark der in etwa ist (eta p hoch 2). Die Post Hocs sagen dir nun unabhängig von diesen Faktoren, ob die einzelnen Outcomewerte voneinander unterscheidbar sind. Alles zusammen liefert dann aber schon ein gutes Bild dessen, was du da experimentell beobachtet hast.
Welche Vorgehensweise nun sinnvoll ist, sagen dir deine vor dem Experiment gemachten Überlegungen und die zugehörigen Fragestellungen samt Hypothesen

Hier wohl auch nützlich:
Huberty, C. J., & Morris, J. D. (1989). Multivariate analysis versus multiple univariate analyses. Psychological Bulletin, 105(2), 302–308. doi:10.1037/0033-2909.105.2.302

[ponderstibbons]

Ich verstehe hier den Sinn von post-hoc-Tests bei 2-stufigen Faktoren nicht so ganz.
Da keine statistisch signifikante Wechselwirkung vorliegt, hat man das doch bereits
durch den Test des Haupteffekts erledigt. Und läge eine vor, dann wäre ein Test
von Stufen gegeneinander doch kaum interpretierbar.

Der Literaturhinweis ist ein Artikel über die Beziehung zwischen mehreren ANOVAS
versus 1 MANOVA, wenn mehrere verschiedene abhängige Variablen analysiert
werden sollen. post-hoc-Tests kommen darin nicht vor.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[LRNZ]

Vielen Dank für die Kommentare und Rückmeldungen schon mal!

Ich verstehe hier den Sinn von post-hoc-Tests bei 2-stufigen Faktoren nicht so ganz.

Die Post-Hoc-Tests waren hier eine Überlegung, da man z.B. bei einem signifikanten Haupteffekt "Gruppe"
ja nicht weiß, zu welchem der zwei betrachteten Zeitpunkte (prä vs. post) nun die Unterschiede zwischen
den beiden Gruppen (Kontroll vs. Experimental) signifikant von null verschieden sind.

Die gleiche Überlegung wurde dann eben auf die signifikanten Haupteffekte "Zeit" übertragen, da man ja
eben nicht genau weiß, welche bzw. ob beide Gruppen eine signifikante Veränderung über die Zeit (prä vs. post)
aufweisen.

Da keine statistisch signifikante Wechselwirkung vorliegt, hat man das doch bereits
durch den Test des Haupteffekts erledigt.

Das eben war ja meine Frage in den Raum, nämlich ob man in vorliegendem Falle (2 Gruppen, 2 Zeitpunkte)
überhaupt die ggf. signifikanten Zeit- bzw. Gruppen-Haupteffekte der Messwiederholungs-ANOVA mit
Post-Hoc-Tests näher analysieren darf, wenn es gar keinen signifikanten Interaktions(Zeit*Gruppe)effekt gibt?
Oder anders nochmal anders gefragt:
Was macht man mit bzw. wie interpretiert man signifikante Zeit- oder Gruppen-Haupteffekte,
wenn es zugleich keinen signifikanten Interaktionseffekt gibt?

[Apollo30]

Der angenehmere Fall ist normal der, keinen Interaktionseffekt zwischen zwei Haupteffekte zu haben. Dann kann man die Ergebnisse gut anhand der Haupteffekte deuten. Mit Interaktion wirds ja nur komplizierter.
Das Paper von oben lässt sich nicht über Post Hocs aus, ja. Aber dennoch ist es nich tuninteressant in diesem Zusammenhang.
Die Post Hocs sind bei zweistufigen Faktoren nicht so interessant, da geb ich dir recht.

[LRNZ]

Der angenehmere Fall ist normal der, keinen Interaktionseffekt zwischen zwei Haupteffekte zu haben. Dann kann man die Ergebnisse gut anhand der Haupteffekte deuten. Mit Interaktion wirds ja nur komplizierter

Wenn nun aber eben die Forschungshypothese ein Interaktionseffekt ist?

[Apollo30]

Dann freu dich, wenns diese Intraktion gibt
Und schau dir aber trotzdem die Haupteffekte an, ob die vorhanden sind, weil dass es einfach nur eine Interaktion gibt, sagt dir dann ja noch nicht, was diese konkret bewirkt.