Ja, zurück zu unserem Programm. Was haben wir jetzt
vor? Varianzanalyse. Habe ich wieder ein Beispiel,
was Sie da gleich mal rechnen könnt?
Ich mache aber erst mal so den einfachsten Fall der Varianzanalyse vor.
Und zwar mit der Frage, die wir vorhin hatten.
Wir hatten ja vorhin den Tee-Test gerechnet für diesen T-M-T-A-1.
Und zwar für zwanghafte versus depressive. Aber eigentlich war meine Variable
Diagnose ja dreifach gestuft. Ich hatte ja noch die gesunden.
Und jetzt könnte mich ja interessieren, wie es insgesamt aussieht
Also habe ich einen Faktor, der dreifach gestuft ist.
Aber ich habe nur einen Faktor, nämlich Diagnosestatus und eine abhängige Variable,
nämlich Wert, also Ausprägung im Wert, TMTA.
Und dafür würde ich jetzt hier auch wieder unter Mittelwerte vergleiche.
Den Punkt auswählen, ein faktorielle Varianzanalyse. Dann kann ich als Abhängige,
hier seht ihr wieder ein großes Feld, ihr könnt mehrere Abhängige reinpacken,
aber er würde halt für alle getrennt die Varianzanalyse rechnen.
Das andere wäre, Kommen wir gleich zu. TMTA,
hole ich rüber. Als abhängige Variante. Und mich interessierte
meine Diagnosegruppe. Also hole ich die als Faktor rüber.
Unter Option habt ihr dann die Möglichkeit zu sagen,
gib mir bitte auch die deskriptive Statistiken, Sprichmittelwerte, Streuung.
Und feste und zufällige Effekte könnt ihr zum Beispiel auch abtesten.
Das würde ich jetzt erstmal bei dem Beispiel weglassen und euch
bei dem nächsten zeigen
Aber wichtig, das Häkchen hier Test auf Normalverteilung.
Test auf Mogenität. Entschuldigt. Das heißt, jetzt haben wir ja
verschiedene Ausprägungen, verschiedene drei Gruppen, die wir vergleichen wollen.
Das heißt, wir müssen wieder gucken, sind die Varianten homogen?
Das machen wir über den Klick. Dann können wir uns
noch sagen, wir wollen auch ein Diagramm der Mittelwehre haben.
Wir wollen das gerne nochmal grafisch dargestellt haben. Diesen Punkt
mit Post-Hock-Test lasse ich gleich, lasse ich erstmal weg,
den gucken wir uns dann gleich an.
Ich sage jetzt erstmal einfach okay, gucke mir an,
was mir SPSS so errechnet. Jetzt seht ihr oben,
dass es mit Uni-Variat übertitelt. Uni-Variat, ähnlich wie bei
B-Variate Korrelation, steht sozusagen für die Anzahl eurer Testvariablen.
Eine Variable, eine Abhängige haben wir. Und dann seht ihr
die Statistiken, gesunde, depressive Zwangskranke, euer N,
den Mittelwert, Minimum, Maximum, Standardabweichung.
Also erstmal die Grundpalette sozusagen der Diskriptin. Dann kommt hier
der Test auf Homogenität der Varianten. Also wieder der Levin-Test.
Da habt ihr dann den Testwert für den Levin-Test. Freiheitsgrade und eine Signifikanz. So als,
wie wir gestern festgestellt haben, nicht immer gültiger,
aber größtenteils gültiger Merksatz, wenn ich Voraussetzungen teste,
dann freue ich mich eigentlich in der Regel, wenn ich keine Signifikanz habe.
Sprich, wenn ich gucke, sind meine Daten Normal verteilt,
sind meine Daten homogen, meine Varianten homogen,
dann ist die H0, sie sind nicht verschieden,
sie sind alle gleich, dann freue ich mich sozusagen,
wenn ich die H0 beibehalten kann, wenn ich also keine,
keine,
es signifikantes Niveau unter 5 Prozent rausbekomme.
Also in diesem Fall freue ich mich und gucke mir dann
einmal das Ergebnis an zwischen den Gruppen, kriegt er her.
Kleiner als 5 Prozent, ein signifikantes Ergebnis raus.
Also gibt es einen Signifikanten,
mittelwerts Unterschied zwischen den Gruppen
Das Mittelwertdiagramm zeigt mir das dann nochmal. Hier habe ich den Mittelwert der Gesunden.
Da habe ich den Mittelwert der Depressiven und der Zwangskranken.
Aber ich habe ja jetzt drei Gruppen verglichen. Eigentlich würde
mich ja jetzt nochmal interessieren, zwischen welchen Gruppen es denn jetzt ist.
Sind alle Gruppen voneinander verschieden? Habe ich ja eigentlich schon den Indiz durch,
dass ein Dienst durch den T-Test vorhin, dass dem wohl nicht so ist.
Aber wenn ich das jetzt nicht gerechnet hätte,
sondern gleich das, dann würde ich mich ja gerne nochmal,
würde es, wüsste ich ja gerne,
welche ob alle Gruppen voneinander verschieden sind oder vielleicht zwei gleich sind und die dritte verschieden oder wie sozusagen,
ja, wo der Unterschied genau besteht.
Und das ist dieser Button, den ich eben einfach mal weggelassen habe.
Erstmal gucke ich, gibt es überhaupt einen Unterschied?
Und wenn ich festgestellt habe, ja, es gibt einen Unterschied,
dann gucke ich mir jetzt mal an und zwischen welchen Gruppen besteht dieser Unterschied?
Da gehe ich wieder in die Einfecke.
Einfaktorielle Varianzanalyse. Meine Daten sind alle noch drin,
weil ich habe ja nicht geschlossen und neu gestartet,
sondern ist alles wie gehabt
Und gehe dann auf den Button Post Hock. Post Hock
meint also im Nachhinein, aufgrund der Daten nochmal angeschaut, reingeschaut.
Und da könnt ihr jetzt mehrere aussuchen. Das ist noch
ein weiterer Grund, warum ich zuerst einfach die Varianzanalyse gerechnet habe.
Ich habe mir nämlich anzeigen lassen, sind die Varianzen jetzt
homogen, ja oder nein?
Und hier könnt ihr sozusagen verschiedene Post-Hop-Vergleiche machen für verschiedene Bedingungen.
Wenn die Varianzen gleich sind oder angenommen ist,
dass sie gleich sind, würdet ihr irgendwas von dir oben auswählen?
Wenn sie nicht gleich sind, dann würdet ihr hier unten
einen der Tests auswählen
Also wer das richtige Vorgehen quasi erst einfach Varianzanalyse rechnen,
danach die Mehrfach vergleichen. Also die Post-Hop-Vergleiche. Und da gibt es
eine Menge auszuwählen. Ich zeige euch jetzt einfach mal das,
was so größtenteils in der, was so der Standard ist,
was die meisten machen.
Und zwar bin ich da auswählen den Bon-Furoni und den Chefi.
Das sind auch die, die ich im Skript angewählt habe,
Bon-Furoni, sagt euch wahrscheinlich was.
Es gibt immer dieses Bon-Furoni-Korrektur,
das hat man irgendwie im Kopf,
mehrere Tee-Tests kumuliert
Dann irgendwie Fehlerwahrscheinlichkeiten auf. Und da gibt es dann die Montforoni-Korrektur,
die mir hilft, die Fehlerwahrscheinlichkeiten sozusagen wieder zu korrigieren.
Und das ist eben diese Bonforoni-Korrektur. Und Chefé ist sozusagen
ein bisschen strengerer Test, der aber auch häufig im,
vor allem auch im medizinischen,
aber im klinischen Studien sozusagen genutzt wird.
Die beiden gucke ich mir jetzt einfach mal an, sage weiter.
Und unter Optionen schmeiße ich jetzt mal die Deskriptive und die
Varianz Homobilität und das Diagramm der Mittelwerte einfach raus,
weil das habe ich ja eben schon gehabt
Brauche ich ja nicht nochmal. Und sage, okay.
Dann habe ich hier wieder meine Gesamtergebnisse, die Signifikant, wie gehabt.
Und hier unten habe ich jetzt die einzelnen Mehrfachvergleiche.
Das heißt, weil hier oben ist die Chef 4 Prozedur,
hier unten ist die Bonfironi Prozedur.
Wir gehen einfach mal eins durch, exemplarisch, Chefi.
Er hat dann hier immer sozusagen die drei Ausprägungen,
vergleicht gesund, wird depressiv und gibt hier euch die Signifikanz an
Gesund mit zwangskrank und die Signifikanz. Und jetzt wird es
alles ein bisschen doppelt, depressiv und gesund.
Haben wir da oben. Ist also genau das Gleiche.
Depressiv und zwangskrank, haben wir noch nicht. Steht hier.
Und das dritte ist dann nochmal doppelt sozusagen zwangskrank gesund.
Haben wir da oben schon? Ist das Gleiche. Und zwangskrank,
depressiv haben wir hier auch schon, ist das Gleiche.
Also interessieren wir uns quasi für die erste, zweite und vierte Zeile.
Da sieht man schon zwischen gesunden und depressiven, ist ein bedeutsamer,
ist ein statistischer Unterschied und zwischen gesund und zwangskrank ist,
ein statistischer Unterschied. Zwischen depressiv und zwangskrank, aber nicht.
Ziemlich erwartungskonform. Wenn wir einen klinischen Test haben.
Und hier unten seht ihr dann nochmal, das kommt,
wenn ihr den Cheffee anwählt, dann macht euch nochmal so eine Statistik,
gibt es Untergruppen, die zusammenpassen.
Wenn jetzt zum Beispiel der Unterschied zwischen allen drei Gruppen bestünde,
dann würde er sagen, es gibt drei homogene Untergruppen.
In diesem Fall sehen wir zwei homogene Untergruppen,
nämlich die gesunden passen in eine Gruppe und die depressiven und
die Zwangskranken
passen in eine Gruppe
Das war das einfachste Beispiel. Ich glaube,
im Skript habe ich erst die Effekte mal später ausliegen lassen,
aber ihr könntet sie hier auch euch mit ausgeben lassen,
wo wir schon so schön bei dem Thema Warn-Effekt starten,
unter der Einfachsteriellen Varianzanalyse gab es ja hier diesen Punkt feste und zufällige Effekte.
Da geht es irgendwie um Effekte. Und wenn ihr das
Nee, schade, er testet es hier nicht mit.
Also eigentlich könnt ihr es auf jeden Fall bei den anderen Modellen,
könnt ihr euch das mit angeben,
das zeige ich euch dann gleich nochmal bei dem anderen Beispiel.
Schade. Ich dachte, das gilt hier auch.
Ich habe es hier noch nie probiert, weil,
warum habe ich es noch nie probiert?
Ich habe selten, dass ich diese Variante benutze,
es versteckt sich nämlich, die gleiche Varianzanalyse nochmal unterm anderen Punkt.
Und zwar der nächste Menüpunkt ist allgemeines lineares Modell.
Da verstecken sich die anderen Formen von Varianzanalyse hinter.
Es gibt ja nicht nur den Fall, dass ihr ein Ja,
einfach nur eine Gruppe habt ihr untereinander vergleichen wollt,
sondern es gibt ja auch vielleicht den Fall,
dass ihr annehmt, es gibt zum Beispiel eine Wechselwirkung.
Es gibt nicht nur die Diagnosegruppe,
sondern es gibt vielleicht auch eine Wechselwirkung zwischen Geschlecht und Diagnosegruppe.
Und da wird es dann kompliziert,
weil eben in dem Modell konnten wir nur einen Faktor auswählen,
das heißt auch keine Varianz, keine Wechselwirkung bestimmen.
Und das könntet ihr hier aber unter dem einfachsten Punkt Uni-Variat,
heißt wieder eine abhängige, aber wenn ich es öffne,
seht ihr, ihr könnt hier bei feste Faktoren,
bei Faktoren könnt ihr mehr Variablen reinholen.
Das heißt, damit könnt ihr
auch Wechselwirkung bestimmen
Und über das Verfahren könnt ihr auch euch Effekte angeben lassen.
Ja. Wobei, wenn ihr hier genau das Gleiche jetzt eingibt,
wie wir eben gemacht haben, genau das gleiche Ergebnis auch rauskommt.
Also das, was wir eben gerechnet haben,
die Anova ist der einfachste Fall sozusagen der Uni-Varianten-Variante in der Liebe.
Ich mache es jetzt mal mit euch einfach mit diesem Beispiel,
was ich eben genannt habe. Meine Idee, vielleicht gibt
es ja eine Wechselwirkung. Vielleicht ist es ja Abhängig davon,
welcher Diagnosegruppe ich angehöre und welches Geschlecht ich habe,
wie ich, wie sich mein Wert ausprägt sozusagen in diesem TMTA.
Das heißt, ich nehme wieder den TMTA als abgrimmige Variable und habe aber die Idee,
es gibt nicht nur einen Faktor sozusagen,
sondern es gibt irgendwie noch einen zweiten Faktor,
der wichtig sein könnte.
Das heißt, ich nehme nicht nur die Diagnose rein,
sondern auch das Geschlecht. Genau, dann haben wir
das hier rübergeholt und können uns dann nochmal anschauen,
was wollen wir uns ausgeben lassen.
Wieder Thema Diagramme zum Beispiel. Das sieht hier ein bisschen
anders aus
Da habe ich eine horizontale Achse, separate Linien,
separate Diagramme. Also horizontale Achse meint quasi die X-Achse.
Da nehme ich jetzt einfach mal die Diagnosegruppen rüber.
Die Senkrechte, sprich die Y-Achse, kann ich nicht auswählen,
die ist ja automatisch mein abhängiger Wert.
Also da ist ja die Ausprägung der Mittelwert sozusagen in dem TMDA drin.
Aber ich kann separate Linie mir anzeigen lassen. Also ich
könnte jetzt Männer und Frauen einzeln als Striche abzeichnen lassen.
Für die die jeweiligen Diagnosegruppen der Mittelwert.
Das wäre ja schon interessant, wenn ich die Idee habe
einer Wechselwirkung
Also nehme ich mir das als separate Linien rüber und muss dann,
wie wir es gestern schon öfter mal hatten,
erst mal sagen, hinzufügen.
Damit er mir das Diagramm darstellt. Und ihr seht hier,
er lässt die Faktoren, er nimmt die nicht raus,
wenn ich die ausgewählt habe. Ich könnte mir jetzt auch
noch einzelne Diagramme für Geschlecht, für Diagnose ausgeben lassen.
Jetzt interessiere ich mich mal nur für die Diagnose und für Geschlecht,
weil ich eine Wechselwirkungsidee habe. Deswegen sage ich einfach mal weiter.
Und könnte jetzt unter Posthock mir wieder Ich gehe mal rein,
könnte mir jetzt wieder auswählen, mach bitte Post-Hock-Tests für folgende Faktoren.
Ich lasse es jetzt mal, weil wir es eben
gerade gerechnet haben, schon für die Diagnose.
Und da kommt ja dann wieder das Gleiche raus.
Und mit einem zweiten Grund, für Geschlecht brauche ich das ja gar nicht.
Post-Hock heißt ja Mehrfachvergleiche, wenn ich nur zwei Gruppen habe,
dann brauche ich keinen Mehrfachvergleich. Also lasse ich den Punkt weg,
sich selber mal in meinen Skript gucken,
unter Optionen verstecken sich dann, aber das,
was sich Gesundheit auch noch mir gerne anschauen möchte,
nämlich die Effektstarke.
Und in diesem Fall auch Nochmal die Homogenität,
weil ich ja für das Geschlecht noch nicht geschaut habe.
Also mache ich hier meinen Klick bei Homogenitätstest.
Und hier gibt es den Schätzer, der Effekt größer.
Den klicke ich jetzt auch mal an. Und sage dann,
noch nicht weiter, weil ich noch nicht ausgewählt habe für,
was ich gerne auch noch einzelne Mittelwerte und Effekte sehen will.
Also hole ich hier nochmal meine Wechselwirkung, Diagnose und Geschlecht
rüber. Und dafür möchte ich bitte, dass er mir
alles anzeigt.
Dann sage ich weiter
Und, okay. Jetzt seht ihr hier erstmal so eine Aufzählung
sozusagen. Was sind meine Zwischensubjektfaktoren? Also was unterscheidet zwischen
meinen einzelnen Werten? Da haben wir einmal die Psychopathologie,
1, 2, 3. Wie groß ist das N?
Geschlecht, 1, 2 ausgeprägt. Wie groß sind die
jeweiligen Ends? Dann kommt der Levine-Test, gilt wieder,
wenn es nicht signifikant ist, freuen wir uns.
Also freuen wir uns. Dann kommt schon die erste
Übersicht sozusagen
Über die Haupteffekte, also die Zwischensubjekteffekte.
Da seht ihr als erstes immer korrigiertes Modell, konstanter Therm,
Diagnose, Geschlecht und dann die Wechselwirkung.
Und hier könnt ihr die Signifikanz erstmal wieder ablesen.
Gibt es da einen signifikanten Unterschied? Und weil wir eben gesagt haben,
Schätzer der Effektgröße, gibt es hier dann auch das partielle ETA-Quadrate.
Das heißt, bei der Varianzanalyse ist es nicht CoNSD oder bei der Regression,
wer ist ein ETA,
sondern hier ist es
das partielle ETA-Quadrat
Hinweis, partielles Eta-Quadrat ist nicht die gleiche Interpretation
sozusagen in der Höhe. Also das sind andere Beträge,
die dann als Hoch- oder Mittel- oder gering bezeichnet werden.
Bei Q&D hatten wir ja gesagt, 3, 5,
8 so als ungefähre Orientierung.
Ich habe das beim partiellen Eta-Quadrat nicht mehr ganz im Kopf,
aber ich glaube, klein war 0,002 oder so,
mittlerer 0,008 und ein großer wäre schon 0,16.
Also es verschiebt sich dann gänzlich,
weil es halt einfach eine andere Maßeinheit ist
Das heißt, wenn wir uns jetzt mal unsere Daten anschauen,
eine Signifikanz, haben wir für unsere zwei Faktoren und
die Wechselwirkung eigentlich nur bei der Diagnose.
Also was wir eben schon rausgefunden hatten.
Und bei der Diagnose haben wir sogar einen großen Effekt.
Und dann gibt es hier unten wieder diese Unterteilung, Mittelwerte,
gesunde Gruppe, männlich weiblich, also für die Einteilung Geschlecht.
Und dann noch einmal die Darstellung grafisch sozusagen.
Im Prinzip grafisch unsere Wechselwirkung. Unsere Wechselwirkung,
die wir in diesem Fall
nicht haben
Wir haben ja herausgefunden, es gab hier keine signifikante Wechselwirkung.
Und wenn ihr euch jetzt das Diagramm anschaut,
was wäre eine Wechselwirkung, wie würde die wahrscheinlich aussehen,
grafisch, wenn es eine Wechselwirkung gäbe zwischen Geschlecht und Diagnose?
Hättet ihr eine Idee, wie die Linien verlaufen müsstet oder?
Gar nicht. Gern. Da muss man sich
in den Kreuzen alleine stellen, aber ich bin Migrationsmütter.
Nein, da gibt es auch verschiedene Ansätze.
Also ich habe schon so gesagt,
die Linien habe ich schon öfter mal gehört,
die Linien dürfen sich in keinem Fall kreuzen
Das ist aber einfach nur eine Frage der Darstellung.
Also wir haben ja jetzt gesagt, wir möchten das Geschlecht als separate Linien.
Wir hätten auch die Diagnosen als separate Linie nehmen können.
Und dann kommt es halt darauf an, wenn die,
je nachdem, was sie als separate Linien euch anzeigen lasst,
würden sich eventuell Linien so oder so dann kreuzen oder in einer anderen Version nicht.
Das, was auf jeden Fall sozusagen Anhaltspunkt ist, ist,
wenn ihr eine Wechselwirkung haben wollt und euch das im getrennten Linien darstellen lasst,
dann wollt ihr auf jeden Fall eine andere Steigungsrichtung haben sozusagen.
Also jetzt in diesem Fall,
das sind ja eure Mittelwerte und jetzt seht ihr,
die sind zwar unterschiedlich hoch, Für Männer und Frauen,
aber kategorial hier unten gesund, depressiv.
Die depressiven sind sowohl bei den Männern als auch bei den Frauen
jeweils größer. Und die Richtung bleibt erhalten sozusagen.
Es ist höher, auf jeden Fall als die Gesunden.
Sowohl für die Männer als auch für die Frauen.
Das heißt, diese Richtung, die sind relativ parallel.
Klar, am Ende klappen sie ein bisschen auseinander,
aber sie sind relativ parallel. Sie verändern nicht ihre Steigerungsrichtung
. Und das ist so ein Indiz. Wir haben noch
ein Beispiel, wo es dann mal eine Wechselwirkung gibt,
dann sehen wir mal, wie es aussehen kann.
Noch einmal so ein Beispiel für eine Messwiederholung zeigen und dann gibt es ein eigenes Beispiel,
ein einfaches eigenes Beispiel, ohne Messwiederholung, aber doch,
nein, mit, mehr ist Wiederholung.
Ich zeige euch einfach mal ein Beispiel aus meinem Diplom-Datensatz für eine Varianzanalyse mit Messwiederholung.
Und zwar, wenn ihr mitmachen wollt, ist es der Datensatzlebenqualität,
Beispiel Messwiederholung. Ich lösche mal meine alte Ausgabe,
weil das ganz schön voll hier wird und mache den Datensatz zu.
Und zwar habt ihr hier in der Variablen an sich,
gibt es einmal die Variable Gruppe Was ist das? Gruppenzugehörigkeit
, Werte, Labels, Kontrollgruppe und Interventionsgruppe. Okay,
hatte ich ja erzählt, es war ein Präventionsprogramm,
wir haben eine Wartegruppe gehabt, die haben wir warten lassen.
Das heißt, es gibt hier irgendwie eine Kodierungsvariante,
die sagt, ob es das Kind, was da drinsteht,
sozusagen, welcher Gruppe das angehört.
Und dann gibt es vier weitere Messzeitpunkte,
die da heißen, Pre-Post-Follower ab 1 und Feuer ab
2. Metrische Daten, Lebensqualität ist es abgekürzt
Und so sieht der Datensatz dann aus. Also ich habe jetzt
alles überflüssiger einfach mal rausgelöscht. Und meiner Diplomarbeit hatte ich
natürlich deutlich mehr Varianten. Und da sind jetzt sozusagen,
wie ihr seht hier unten, alle mit drin.
Ich zeige euch erst mal das einfachste Beispiel, wenn wir
nur mal gucken wollen, wie ist es denn für die Interventionskinder?
Haben die sich sozusagen über die Zeit in ihrer Lebensqualität eigentlich verbessert?
Also eine einfache Messwiederholung. Das mache ich auch aus dem Grunde.
Ihr seht jetzt, hier sind ganz viele Lücken bei den Kontrollkindern.
Die Kontrollkinder waren kein Kontrollkinder im eigentlichen Sinne,
sondern waren Wartekinder
Einfach weil wir gesagt haben, wenn ein Kind auffällig ist,
dann soll es früher oder später auch ein Präventionsangebot kriegen.
Deswegen haben wir für die Kontrollkinder, also für die Wartekinder,
nur vorher nachher erhoben und nicht diese Langzeiteffekte,
diese Follow-up-1 und 2, wird häufig gemacht.
Dann werde ich euch jetzt einmal kurz die Auswahl zeigen.
Das haben wir nämlich bisher noch gar nicht gemacht,
wie wenig denn jetzt eigentlich besondere Fälle aus.
Ich will mir jetzt ja nur die Interventionskinder angucken.
Wenn ich jetzt rechne, dann guckt er sich ja alle an.
Dazu gehe ich unter Daten und nehme diesen Punkt Fälle auswählen.
Ich will nur bestimmte Fälle mehr jetzt betrachten
Und dann öffnet sich diese Box und da kann ich sagen,
alle Fälle oder falls Bedingungen zutrifft.
Ich könnte auch eine Zufallsstichprobe ziehen oder einen bestimmten Bereich nur
auswählen oder eine Filtervariable verwenden, wie männlich, weiblich.
Ich nehme jetzt einfach mal, falls Bedingungen zutrifft,
dann könnt ihr hier auch Pfalz klicken.
Und dann öffnet sich hier so ähnlich wie bei diesem,
was wir hatten, mit Berechnen einer Variante so eine Box.
Und ich habe gesagt, ich möchte gerne die Gruppe als
Unterscheidungs-, als Auswahlkriterium nehmen.
Hol das dann rüber
Und Interventionskümmer waren mit eins podiert, Kontrollkinder mit null.
Also sage ich einfach gleich eins. Ich möchte nur die Interventionskinder.
Nur die in dieser Variante, in den Wert eins drinstehen,
haben, möchte ich mir anschauen. Dann sage ich weiter
und okay. Jetzt hat er hier eine Filtervariable eingefügt,
die heißt einfach 1-0. 1 heißt, nehme diesen Fall.
0 heißt, schmeiße diesen Fall raus.
Und hier Links seht ihr, streicht da die Fälle durch.
Das heißt, für die Rechnung, die du jetzt machst
, beziehe ich diese Fälle nicht ein
Das ist mal ganz gut, dass man nochmal kontrollieren kann,
ist der Fall jetzt wirklich draußen oder nicht?
Gut, jetzt habe ich nur meine Interventionskinder. Jetzt gucke
ich mal unter Analysieren, wieder beim Allgemeinen linearen Modell,
aber ich gucke mir mal den Punkt Messwiederholung an.
Das sieht erst mal anders aus als sonst.
Da habe ich hier oben Name des Innersubjektfaktors. Innersubjekt,
da muss man halt kurz überlegen, was meint ihr denn eigentlich Innersubjekt?
Was ist denn innerhalb meines Subjektes der Faktor?
Ich habe für jedes Objekt mehrere Zeitpunkte,
also Nenne ich meinen Faktor jetzt einfach mal Zeit.
Das ist das, was innerhalb meiner Probanden sozusagen passiert.
Und wie viele Stufen hat dieser Faktor? Ich habe gesagt,
Pre-Post-Follower ab 1 und 2, also hat er vier Stufen.
Und muss jetzt wieder hinzufügen sagen. Jetzt habe ich das
hier hinzugefügt. Jetzt sieht es ein bisschen anders aus als sonst.
Hier gibt es nicht den Button weiter, sondern definieren.
Definieren, weil ich muss jetzt sozusagen meine Faktorstufen noch definieren,
was die bedeuten, was das für Variablen sein sollen
Und wenn ich das anklicke, dann hat er nie hier
automatisch vier mit Fragezeichen hingestellt. Das liegt sozusagen daran,
dass ich gesagt habe, mein Faktor hat vier Stufen.
Also hat er mir gleich vier angeboten.
Und in meinem Fall wären das dann eben die,
genau, diese Prä-Post-Follow-up-1 und voller Opt-2-Variablen.
Die kann ich jetzt einfach rüberholen. Hier unten,
das Beispiel zeige ich euch gleich nochmal.
Gibt es noch Zwischen-Subjektfaktoren? Ich will ja jetzt erstmal nur
die vier Zeitpunkte angucken. Ich könnte aber auch überlegen,
gibt es was wie versus Interventionskind, was unterscheidet zwischen den Subjekten?
Das können wir uns gleich nochmal anschauen. Erstmal diesen einfacheren Fall,
können wir wieder, wie eben auch in der Varianzanalyse uns ausgeben unter Optionen,
zeig mir bitte für den Faktor Zeit, die Effektgröße,
Homogenitätstest ist jetzt hier grau unterlegt.
Kann ich also nicht auswählen. Das liegt einfach an dem
gleichen Grund wie vorhin mit den abhängigen Stichproben.
Ich habe jetzt auch eine abhängige Stichprobe,
also nimmt er an, dass die Varianzen homogen sind,
weil es die gleiche Stichprobe ist
Und sag weiter. Und lass mir einfach mal ein Diagramm mit anzeigen.
Und mehr stelle ich jetzt erstmal gar nicht ein,
sondern sag mal, okay,
dann habt ihr als erstes nochmal die Innersubjektfaktor einfach benannt,
welche Variablen habt ihr da ausgewählt?
Wenn ihr eine vollere Matrix habt,
ist das ganz gut, nochmal die Kontrolle zu haben,
habe ich auch wirklich die richtigen Messwerte da ausgewählt.
Und dann habt ihr hier schon den ersten Multi-Varianten-Test.
Das kommt gleich aber nochmal
Für den Faktor sozusagen Zeit. Dann kommt der Test wieder
im Voraussetzungstest aufs Schwerenzinität. Frag mich nicht. Ist nicht
mein Lieblingsthema, aber ist sozusagen die Voraussetzung für eine Messwiederholungsvarianzanalyse.
Und ist quasi auch ein Verteilungstest. Also quasi
das Pendant zur Normalverteilung, aber eben auf mehrere Messzeitpunkte.
Und funktioniert wieder ähnlich. Wir haben hier keine Signifikanz,
also sind die Voraussetzungen erfüllt und ich darf mir
das Ergebnis ohne Bedenken
jetzt mal anschauen
Dann seht ihr hier, sagen wir mal, die Inner-Subjekte-Effekte.
Und zwar den Faktor sozusagen Zeit. Und dann steht hier,
ähnlich wie eben bei Varianten, Varianten und Loginität angenommen,
seht ihr hier auch, Sperizität angenommen.
Und eben Alternativen, falls sie nicht gegeben wären,
falls sie nicht signifikant wäre, falls sie signifikant würde.
Wir können jetzt aber in der ersten Spalte gucken und sehen
schon mal, Zeit ist signifikant.
Und ich habe ein partielles Äther von 0,17.
Das war jetzt mit dieser Klassifikation, was ich eben meinte
, wäre das ein großer Effekt
Genau. Darunter zeigt er euch nochmal sozusagen verschiedene Kontraste,
da könnt ihr auch auswählen. Das ist halt der Punkt,
für sozusagen den Zeitfaktor, was für einen Effekt nehmt ihr an?
Also habt ihr die Idee, es gibt einen linearen Zusammenhang,
je weiter die Zeit fortschreitet, umso besser wird meine Lebensqualität?
Oder habt ihr quadratische oder kubische Ideen? Also habt ihr
einen anderen Verteilungsverlauf wieder? Also zum Beispiel exponentiell wäre dann quadratisch oder kubisch,
zum Beispiel dieses Umgedrehte, was ich vorhin als Beispiel genannt hatte.
Und das wäre dann sozusagen nochmal die Möglichkeit,
hier dann Zeit, wenn ich einen linearen Faktor annehme,
dann seht ihr, wird im Endeffekt sogar noch größer.
Und das könnte ich jetzt,
in meinem Fall inhaltlich begründen und könnte sagen, ja,
ich glaube, die Prävention wirkt nach und selbst im Follow-up
sozusagen verbessern sich die Kinder weiterhin.
Also könnte ich sagen, ich nehme mal in den Jahren Zusammenhang an.
Man kann sogar sagen, ich habe einen Effekt von 2,5
, 0,25. Dann habt ihr hier nochmal geschätzte Randmittel,
das sind sozusagen eure Mittelwerte für die einzelnen Testzeitpunkte.
Dann seht ihr jetzt von den Mittelpunkten her,
Mittelwerten her schon mal zum Anfang waren das 60,
also die Skala Lebensqualität geht von 0 bis
Ist so transformiert. Das heißt,
am Anfang hatten die eine Lebensqualität von ungefähr einem Rohwert von 60.
Das ging dann beim Postzeitpunkt auf 67 zum Follow-up,
hat sich das sogar weiter erhöht auf 70.
Also meine Idee, es wirkt nach. Und dann ist es
wieder ein abgefallen Tick, aber eigentlich halbwegs gleich gedingt.
Und als Grafik sieht das dann so aus.
Am Anfang niedriger Startpunkt hochgegangen und dann so ein bisschen auf
einer Ebene hier irgendwo gleich geblieben
Wenn ich jetzt, das wäre sozusagen einfach nur die Wirkung des Präventionsprogramms anhand der Interventionsgruppe.
Was man ja aber häufiger in klinischen Studien dann macht,
ist, man will ja irgendwie gucken, ja,
vielleicht wäre es ja mit der Zeit eh so gewesen.
Vielleicht war das, wir haben mit denen angefangen,
da waren die in der zweiten Klasse,
dagegen ist ein halbes Jahr,
dann sind die quasi in die dritte Klasse gekommen,
alle neun geworden oder halt auf jeden Fall älter geworden.
Vielleicht wäre das ja einfach über die Zeit eh so gewesen,
dass die Lebensqualität angeschieden wäre.
Und dann würde ich mir halt sagen, okay,
ich will eine Wartegruppe haben.
Ich will eine Kontrolle oder Wartegruppe haben,
ich will es vergleichen mit einer unbehandelten Gruppe
Und das heißt, was wäre dann? Ich hätte einen
zweiten Faktor. Ich würde mich interessieren für eine Wechselwirkung.
Also ich glaube, es macht einen Unterschied. Nicht nur die Zeit,
die vergeht, sondern auch, welcher Gruppe ich angehöre.
Und das findet ihr über den Gleichen,
wo wir eben waren, allgemeines Milinaresmodell, haben.
Wir haben noch ausgewählt. Da werden wir erstmal gar nichts.
Ihr erinnert euch? Wir haben ja einen Filter ausgewählt.
Und wenn wir jetzt Kontrollkinder mit reinnehmen wollen, dann bringt das ja nichts.
Da gibt es eine Möglichkeit einfach zu sagen,
ich lösche einfach die Filtervariable und schon ist die Auswahl aufgehoben
Ihr könnt aber auch über Daten gehen und sagen,
ach, jetzt hat er lieber nicht aktiv.
Könnte dann aber auch wieder sagen, bei Fälle auswählen,
hier steht noch, falls Bedingungen zutrifft, wenn ihr einfach sagt,
nimm alle Fälle, dann packt er auch wieder alle Fälle rein.
Lässt die Filtervariable aber da. Kann sinnvoll sein,
wenn ihr mehrere Analysen macht,
dann könnt ihr nämlich bei Daten wieder dieses Fälle auswählen,
wo wir eben waren, könntet ihr dann zum Beispiel sagen,
nimm mal diese Filtervariable hier.
Ulton hat er die wieder genommen.
Also es macht auch Sinn für mich,
da Variablen mal zu behalten
Und die kann man dann auch Umbinden nennen.
Die muss nicht immer filterunterstrich ein Dollarzeichen, was weiß ich.
Also die mussten nicht immer so heißen,
sondern ihr könnt die auch nennen, Gruppenzugehörigkeit.
Gut, aber in diesem Fall brauchen wir sie nicht.
Wir wollen ja alle Kinder uns anschauen. Und dann gehe
ich in Analysieren. Allgemeines lineares Modell und habe wieder eine
Messwiederholung, weil ich habe ja wieder Zeit, Zeitpunkte.
Er hat jetzt meine alten Werte noch drin,
aber ich hatte ja gesagt, es sind eigentlich nicht zwei Zeitpunkte.
Ich habe ja für die Wartegruppe nur Priumpost,
also eigentlich nur zwei
Dafür kann ich dann einfach das, was ich drin habe, markieren.
Und jetzt seht ihr heute das automatisch da oben rein.
Das kann ich einfach sagen,
meine Anzahl der Schießen sind nicht mehr vier,
sondern nur noch zwei und sagt dann, ändere mir das.
Jetzt muss ich wieder definieren. Jetzt hat bei mir automatisch
die hinteren beiden rausgeschmissen. Ist in meinem Fall ganz passend
. Lebensqualität, Prä und Post sind genau die Werte,
die ich gerne haben möchte. Und jetzt kommen wir zu
diesem Punkt zwischen Subjektfaktoren. Jetzt möchte ich sozusagen die Variable,
die meine Gruppen unterscheidet, zwischen Subjektfaktoren reinholen.
Also die Gruppenzugehörigkeit. Die Einstellung von eben sind ja eigentlich alle noch gegeben.
Post-Hot brauche ich mir weder nicht angucken. Ich habe Zeit,
der ist zweifach gestuft und ich habe Gruppenzugehörigkeit, das ist auch nur zweifach gestuft.
Ich gehe aber mal in Diagramme und sage,
diesmal möchte ich ein Diagramm haben und zwar die Zeit und
die Gruppen hätte ich gerne als separate Linie.
Dass ich mal sehe, ob die sich über die Zeit
anders entwickeln.
Man kann das hinzufügen
Das Diagramm Zeit möchte ich eigentlich gar nicht haben.
Das kann ich jetzt, das hat er ja immer noch zwischengespeichert,
das kann ich markieren und hier einfach entfernen.
Dann habe ich das auch draußen. Und sage weiter.
Und jetzt sage ich einfach mal, okay.
Und kriege dann wieder sozusagen meine Zeitstufe, was habe ich,
Pre-Post, habe ich richtig ausgewählt.
Dann habe ich die Zwischensubjektfaktoren nochmal, Kontrollgruppe, Interventionsgruppe.
Eine Multi-Varianten-Test, den er als erstes sozusagen einmal rausgibt,
also Multi-Variate wäre sozusagen der, nicht abhängig testen würdet.
Den spuckt er immer noch mit aus, aber der interessiert
uns erstmal nicht. Da fragt mich bitte nicht. Zeit,
Zeitgruppe, Test der Inner-Subjekteffekte, das heißt,
da kommen wir schon auf die Idee, Zeitfaktor,
was macht der eigentlich für einen Effekt aus über die ganze Gruppe und Zeitgruppe,
sprich Zugehörigkeit zur Zeit und zur Gruppe
Ich stecke statistisch nicht so drin, dass ich wüsste,
warum man mir jetzt hier ein Pünktchen zeigt.
Das heißt aber, ich nehme jetzt einfach mal
keine Sphärezität an und gucke beim Burienhaus Geiser zum Beispiel.
Was aber in diesem Fall, wie ihr seht,
eigentlich Banane ist, weil er bei allen die gleichen Ergebnisse hat.
Das heißt, ich kann das beruhigterweise auch tun und sagen, ich gucke konservativer.
Und zwar für die Zeit seht ihr dann hier,
hat er eine Signifikanz ermittelt von 0,6. Also für die Gesamtgruppe,
alle Kinder zusammen gesehen, ist die Zeit egal.
Es gibt keine Veränderung über die Zeit
Und gut, Effekt brauchen wir uns dann nicht anschauen,
wenn es signifikant würde, wäre es ein sehr geringer Effekt, ne?
Bei der Zeit und Gruppe sehen wir hier sozusagen
ein signifikantes Ergebnis, es ist geringer als fünf Prozent.
Und wir sehen auch einen Effekt, der ist allerdings,
ja, der ist im mittleren Bereich, ne?
Der ist kein großer Effekt. Zur Interpretation kommen wir dann
gleich nochmal. Genau, hier hat er wieder einen
linearen Effekt angenommen, da seht ihr das nochmal.
Und dann gucken wir uns einfach mal das Mittelwertdiagramm an
Das wäre jetzt so ein typischer Fall von,
da kreuzt sich aber ganz schön was.
Wir gucken uns hier die Rohwerte an. Eins war meine,
also hier hat er jetzt einfach diese Präpost und das ist meine Kontrolle, meine Interventionsgruppe.
Das heißt, die starten bei einer Lebensqualität von,
das ist über die Zeit insgesamt, habe ich gerade gar nicht da.
Auch spannend. Gut, würde ich mir dann
nochmal über Mittelwerte angeben lassen, die genauen Mittelwerte.
Aber hier starte ich bei einer Lebensqualität, von 60, irgendwas.
Bei den Interventionskindern und nach der Intervention direkt war es irgendwo bei 67. Das heißt,
es ist erst mal angestiegen,
weil den Kontrollkindern war es am Anfang nicht ganz schön,
nicht schön parallel, aber war es für den Tick höher.
Aber es ist sozusagen abgesunken. Das sieht jetzt ganz schön
extrem aus. Und das ist nur ein mittlerer Effekt.
Wundert mich schon. Euch nicht. Da kommen wir zum
weiteren Lieblingsthema, was ich so habe
Man kann, oder SPS stellt einem Ergebnisse manchmal echt ordentlich verzerrter.
Und das ist so ein typisches Beispiel. Meine Skala,
habe ich ja gesagt, geht von 0 bis 100.
Und SPSS hat mir automatisch eine Grafik gegeben, die geht von 60 bis 68.
Das finde ich irgendwie komisch. Also ich bearbeite jetzt einfach
diese Grafik nochmal so, dass ich sie eigentlich angemessen finde.
Und zwar, wenn ich dort mit reinklicke, wieder öffnet sich das Grafikfenster.
Und ich hatte ja gesagt, je nachdem,
wo er raufklickt, das könnt ihr eigentlich auch bearbeiten.
Ich gehe jetzt mal auf die Skala selber,
mit einem Doppelklick
Und dann gibt es hier oben die Registerkarte Scale.
Und da seht ihr es automatisch angeklickt. Das heißt,
er macht automatisch irgendwie, setzt ein Minimum und ein Maximum.
Und er hat es jetzt auf 60 und 68 gesetzt,
weil meine Daten ungefähr die Mittelwerte ungefähr von 60,62 bis 67,29 gehen.
Und ich sage jetzt einfach,
ich möchte den natürlichen Nullpunkt in den natürlichen Endpunkt meiner Skala
abgebildet haben und nehme deswegen diese automatisch Haken bei Minimum im
Maximum weg
Und selbst stattdessen als Minimum um die Null.
Und als Maximum 400. Und sagt dann einfach mal, okay.
Und schließt das. Und dann sieht das so aus.
Das sieht irgendwie schon nicht mehr ganz so krass aus.
Genau, und dann sieht man eben, das sieht
nicht mehr ganz so extrem aus. Und das wäre auch
so ein Tipp, den ich euch gerne mitgeben möchte.
Achtet einfach darauf, weil SPSS öfter mal,
hatten wir jetzt auch schon in unseren ganzen Berechnungen,
da waren schon öfter mal so Grafiken dabei,
da hat er einfach selber bestimmt was der Anfang,
was das Ende ist
Und für eure Arbeiten würde ich euch auf jeden Fall empfehlen.
Guckt einfach, was sinnvoll ist, wenn man so eine Grafik reinnimmt.
Osmann ist kommentieren, weil das ist häufig,
was man dann auch in irgendwelchen Statistiken mal entdeckt,
die dann unheimlich sensationell sind.
Und man stellt dann fest, die sind einfach nur sensationell verzerrt.
Also achtet einfach selber drauf, dass es dann eine realistischere Darstellung ist.
Und das würde ich gerne erstmal einfach so lassen und euch
dann jetzt mal eine Varianzanalyse rechnen lassen.
Und zwar ist die Aufgabe, die ihr jetzt machen sollt,
Die Übung, Variante, Analyse, Datei, Gewicht,
Übung, Variante, Analyse.
Hintergrund ist, Leute wollen abnehmen. Also, einige.
Eine Gruppe macht es eigenständig mit Diät, die andere tritt einem vereinbaren Machtdiät.
Und Gewicht wird gemessen mit dem Broker-Index. Das ist jetzt nicht
so wichtig, der Broker-Index ist einfach Körpergewicht durch das eigentliche Normalgewicht mal 100.
Wichtig für euch ist, lohnt sich die Vereinszugehörigkeit,
nimmt eine Gruppe mehr ab als die andere.
Und als zusätzliche Fragestellung könnt ihr euch mal angucken,
ob das Geschlechten Einfluss hat
Und dazu wichtig sind die Variablen Brokka AB,
das ist sozusagen die Veränderung im Brokka-Index.
Genau. Und die Behandlung, das wäre die Vereinszugehörigkeit oder
eben im eigenen Kämmerlein und G ist die Variable geschlecht.
Erstmal, ja. Das hatte ich eigentlich,
wenn du keine Variante mobilisierst zu haben,
dann guckt er mich vielleicht die anderen mit aus.
Also, es kommt immer darauf an,
bei der Messwiederholung, also bei den meisten hast du dann
noch eine Rechnung sozusagen für Nicht-Variantshomobil
Also dann hast du sozusagen die zweite Spalte.
Es kommt immer darauf an, was man hat.
Wenn du jetzt zum Beispiel einfach ganz geringe Datenqualität hast oder ein
sehr kleines M oder so, kannst du einfach auch überlegen,
ob du eine der anderen Fragestellungen, Varianten beinimmst.
Also sowas wie den Freedland-Test oder so. Wobei,
ab wann kann ich eine Varianzanalyse machen, jetzt von meinem N,
da streiten sich auch die, streiten sich die Geister?
Nein. Sagt man so? Also es gab immer so
einen Merksatz, den habe ich im Studium gelernt,
so pro Zelle
Das heißt, je mehr Faktoren muss ich darauf achten,
dass trotzdem jede Zelle dann mit ungefähr 20 besetzt ist.
Es gibt aber dieser Gustav Lienert,
der ist sozusagen ein ziemlicher Experte gewesen,
der nonparametrischen Verfahren und hat diverse Verfahren auch selber entwickelt.
Und der sagt, naja, eine Varianzanalyse kann ich ja
eigentlich auch schon mit acht machen.
Also das ist dann immer sehr unterschiedlich, je nachdem,
wo man sich orientiert. Aber ein Grundmerksatz ist schon,
wenn ihr Messwiederholung habt, habt ihr den Vorteil,
diese Varianz innerhalb zwischen dem Gruppenfeld
sozusagen ja weg
Weil er die gleichen Individuen hat. Das heißt,
je mehr Messwiederholung ihr habt, desto kleiner kann eure Stichprobe sein.
Ich war jetzt schon mal ganz schön gemein,
dass ich vorher doch noch das Thema Messwiederholung reingenommen habe,
weil natürlich sowas vorher, nachher dann nicht ganz klar ist,
ob man da auch vielleicht eine Messwiederholung macht.
Das war ein bisschen schlecht organisiert von mir heute.
Der Punkt ist die Broker AB ist schon eine Veränderungsvariable.
Das heißt ja, ist schon eine Differenzvariable.
Das heißt, wir brauchen in diesem Fall keine Misswiederholung.
Das war falsch rum von mir. Ich habe gedacht,
mache ich das doch noch schnell in einem Zuge mit.
Ich hoffe, ihr seid dadurch nicht
zu durch
Doll durcheinander gekommen. Die Frage sozusagen, gibt es jetzt
eine Veränderung, beziehungsweise ist die Vereinszugehörigkeit jetzt ein Erfolgsfaktor,
macht das überhaupt einen Unterschied?
Und also in meinem Gewicht und hat das Geschlecht noch einen Einfluss?
Heißt, ich habe irgendwie eine abhängige Variable.
Das heißt, ich habe eine abhängige Variable,
nehme ich meine Veränderung in diesem Broker-Index.
Also Gewicht durch Normalgewicht mal
Eine abhängige, aber wenn ich mir Behandlung anschauen will und auch gucken will,
ob das Geschlecht vielleicht in Wechselwirkung noch dazu steht.
Das heißt, ich brauche schon mal mehrere Faktoren.
Das heißt, ich werde mit dieser Anova erstmal nichts,
weil da konnte ich nur einen Faktor eingeben.
Nochmal zum Angucken, analysieren, Mittelwerte vergleichen,
einfaktuierende Anova, da konnte ich nur einen Faktor angeben.
Das heißt, wenn ich jetzt mir noch Geschlecht angucken will,
werde ich da nichts.
Also das ist nicht das,
was ich will
Aber analysieren, allgemeines lineares Modell, Uni-Variat,
ich habe ja nur eine Abhängige, also bin ich bei Uni-Variat.
Richtig. Und die Abhängige hat sich gesagt, ist Brokka-AB,
also Veränderung, als Abhängige. Und meine Faktoren sind auf
jeden Fall die Vereinszugehörigkeit, also hier abgekürzt mit Behandlung.
Feste Faktoren. Und jetzt kommt es so ein bisschen darauf an,
ich habe die Idee, in meinem Fall,
dass ich einfach gucken würde,
ob das Geschlecht jetzt noch einen Einfluss hat,
beziehungsweise ob sozusagen es verschieden ist,
wenn ich eine Frau bin und in den Verein gehe oder ob ich ein Mann bin und in den Verein gehe.
Das heißt, ich hätte die Idee auch einer Wechselwirkung.
Da muss ich auf jeden Fall mein Geschlecht als weiteren festen Faktor rüberholen.
Da gibt es auch die Möglichkeit, sonst Co-Varianten zum Beispiel auszuwählen.
Also wenn ich einfach nur die Idee habe,
es gibt eine weitere Variable, die sozusagen co-variiert und den Zusammenhang gestaltet,
dann würde ich das in Co-Variate holen.
Für eine klassische Wechselwirkungsidee müsste man das als Faktor dann reinholen
Das mache ich jetzt einfach mal. Post-Hock erledigt sich in meinem Fall,
weil ich habe nur Vereine oder Nicht-Vereine und weiblich männlich.
Das heißt, ich habe gar keine mehrfach Vergleiche.
Aber ich könnte mal bei Diagrammen gucken, dass ich mir
zum Beispiel für die verschiedenen Behandlungsarten einzelne Linien für das Geschlecht ausgeben lasse.
Hinzufügen, weiter. Eigentlich, nee,
steht auch nicht mehr drin,
die Wechselwirkung interessiert mich und ich hätte gern die Effekte angegeben
und ich hätte auch gern Homogenitätstests
Und sagt weiter und sag in diesem Fall einfach mal,
okay, jetzt bekomme ich neun Leute,
die Diät gemacht haben und elf Diät gemacht haben und im Verein waren,
elf männliche, neun weibliche, das wäre jetzt so ein Fall,
jetzt haben wir deutlich unter acht sogar, die Zellen,
signorieren wir jetzt mal in diesem Beispiel,
der Test auf Homogenität zeigt uns keine Signifikanz,
also null Hypothese, wir haben homogene Varianzen.
Und dann können wir uns mal die Zwischensubjekteffekte anschauen,
also was die Effekte, die die Subjekte unterscheiden.
Einmal haben wir hier wieder Behandlung, eine Signifikanz,
also heißt das in diesem Fall was, wenn die Behandlung signifikant ist,
also ob jemand im Verein ist oder nicht.
Macht einen Unterschied, ob man in der Gruppe Babel lebt. Genau,
es macht einen, also es gibt einen Mittelwertsunterschied zwischen den Leuten,
die im Verein waren und denen, die nicht im Verein waren.
Und wenn wir weiterschauen bei dem Effekt,
dann ist das sogar echt ein dicker, fetter.
Entschuldige, bei dem Thema dick fett zu sein. Ja,
also dann ist es auf jeden Fall ein sehr großer Effekt.
Für Geschlecht sind wir eine Signifikanz von 0,985. Nee, ne?
Komplett nicht signifikant. Wäre signifikant, wäre der Effekt auch minimal?
Wahrscheinlich gar nicht da, wenn man das so weiterdenkt.
Und unsere Wechselwirkung, Behandlung und Geschlecht,
ergebt eine Signifikanz von 0,467, auch nicht signifikant.
Also Gibt es keine signifikante Wechselwirkung. Es ist egal,
ob ich Mann oder Frau bin und im Verein bin,
wie viel ich abgenommen habe.
Entscheidend ist nur, dass ich im Verein gegangen bin.
Also als Fazit jetzt, als praktisches Fazit.
Und unser Wechselwirkungsdiagramm sieht dann nämlich so aus. Und da
haben wir wieder das Beispiel, sie kreuzen sich zwar,
aber die Tendenz ist trotzdem sozusagen die Gleiche.
Die Richtung ist die gleiche. Diät liegen beide deutlich niedriger
als Verein. Also das als Beispiel für Wechselwirkungslinien müssen sich
nicht kreuzen, um signifikant zu sein.
Ja, das war das Beispiel mit der Varianzanalyse