ANOVA - Post-Hoc

T-Test, U-Test, F-Test sowie weitere Tests und Gruppenvergleiche aller Art mit SPSS.

ANOVA - Post-Hoc

Beitragvon Herr_Os » Do 26. Mär 2020, 13:41

Hallo,

im Rahmen von Varianzanalysen überprüfe ich Unterschiedshypothesen. Konkret handelt es sich hier um eine zweifaktorielle ANOVA. Die festen Faktoren sind jeweils zweistufig (Verhaltensstörung: internalisierend / externalisierend; Beschulungsform: Förderschule / Integration). Im Rahmen der ANOVA konnten keine signifikanten Hauteffekte / kein Interaktionseffekt identifiziert werden (siehe Tabelle 1).

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Bei einer Betrachtung der deskriptiven Statistiken wurde jedoch deutlich, dass zwischen zwei Untergruppen ein (möglicherweise signifikanter) Unterschied besteht (siehe Tabelle 2).

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Da die Faktoren jeweils über zwei Faktorenstufen verfügen, wird SPSS mir sinnvollerweise keine Paarvergleiche ausgeben. Dennoch möchte ich überprüfen, ob die beobachteten Mittelwertunterschiede signifikant werden.

Meine Idee:
    - eine weitere Variable für den Mittelwert erstellen, welche nur die betroffenen Schüler an integrativen Schulen betrifft
    - anschließend einen t-Test für unabhängige Stichproben / ANOVA berechnen, aus der mögliche signifikante Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen hervorgehen

Unter Berücksichtigung der Bonferroni-Korrektur habe ich folgende signifikante Ergebnisse (Tabelle 3):

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Die alpha-adjustierte Analyse hat somit in Bezug auf den zunächst beobachteten Mittelwertunterschied knapp signifikante Ergebnisse gezeigt (bei p<.025).

Meine Frage:
Ist dieses Vorgehen vertretbar, oder mogele ich mich hier durch meinen Datensatz?

Danke für mögliche Rückmeldungen
Der Os
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Re: ANOVA - Post-Hoc

Beitragvon ponderstibbons » Do 26. Mär 2020, 15:11

Die alpha-adjustierte Analyse hat somit in Bezug auf den zunächst beobachteten Mittelwertunterschied knapp signifikante Ergebnisse gezeigt (bei p<.025).

p = 0,025 ist nicht p < 0,025.

Wenn man ein solches Vorgehen (Rechnen einer Analyse, Scannen der Ergebnisse und der deskriptiven Statistiken,
Verwerfen der Analyse und stattdessen gezieltes Testen auffälliger Muster) interessehalber akzeptieren wollte,
wäre zentral die Kontrolle der Falsch-Positv-Rate. Eine Korrektur durch 2 ist nicht nachvollziehbar, schließlich
wurden nach Augenmaß eine Vielzahl informeller "Tests" durchgeführt (allermindestens 4 paarweise Vergleiche
zwischen den 4 Gruppen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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