Mixed ANOVA

Mixed ANOVA: Einfache Haupteffekte des Innersubjektfaktors

Nachdem wir einen signifikanten Interaktionseffekte festgestellt haben, wollen wir die einfachen Haupteffekte des Innersubjektsubjektfaktors überprüfen, nachdem wir auf der letzten Seite die einfachen Haupteffekte des Zwischensubjektsubjektfaktors überprüft haben. Mit anderen Worten: wir wollen wissen, zu welchen Zeitpunkten sich die einzelnen Gruppen unterscheiden.

Datei Aufteilen

Um die Gruppen getrennt voneinander analysieren zu können, müssen wir die Datei erst einmal aufteilen.

  1. Um die Datei nach nominalskalierte Variablegruppe aufzuteilen gehen wir zu Daten > Aufgeteilte Datei…

    Datei Aufteilen Menü


  2. Es erscheint das folgende Dialogfenster. Hier können wir aussuchen, nach welcher Variablen wir die Datei aufteilen möchten.

    Datei Aufteilen Fenster


  3. Wir wollen ausgewähltes OptionsfeldGruppen vergleichen und Gruppen basieren auf der Variablen nominalskalierte Variablegruppe aufteilen

    Datei Aufteilen Fenster (ausgefüllt)


  4. Mit einem Klick auf Ok bestätigen wir die Eingabe. SPSS hat die Datei nun für uns aufgeteilt. Wenn wir die Aufteilung für spätere Berechnungen entfernen wollen, können wir in diesen Dialog zurückgehen und die Option ausgewähltes OptionsfeldAlle Fälle analysieren, keine Gruppen bilden auswählen.

  5. Jetzt führen wir die ANOVA mit Messwiederholung für jede Gruppe getrennt durch. Dazu öffnen wir Analysieren > Allgemeines lineares Modell > Messwiederholung

    Mixed ANOVA: Menü


  6. Da wir die Analyse eben schon mal ausgeführt haben, sind unsere Eingaben noch gespeichert. Wir können direkt mit einem Klick auf Definieren weiter machen.

    Mixed ANOVA: Faktoren definieren (mit Werten)


  7. Wir erhalten das Fenster unten, auch wieder ausgefüllt.

    Mixed ANOVA: Messwiederholung Dialog (ausgefüllt)


  8. Wir wollen allerdings keine mixed ANOVA, sondern eine ANOVA mit Messwiederholung berechnen. Daher müssen wir den Zwischensubjektfaktor nominalskalierte Variablegruppe aus der Liste der Zwischensubjektfaktoren entfernen. Dazu können wir doppelt auf nominalskalierte Variablegruppe klicken.

    Das Fenster sollte dann so aussehen:

    Mixed ANOVA: Einfacher Effekt des Innersubjektfaktors Messwiederholung Dialog


  9. Alle weiteren Einstellungen können wir so übernehmen, wie wir sie schon vorher gemacht haben.

  10. Mit einem Klick auf OK berechnen wir die ANOVA.

Ausgabe Interpretieren

In der Ausgabe interessiert uns die Tabelle Tests der Innersubjekteffekte. Durch das Aufteilen der Datei ist die Tabelle in drei Teile aufgeteilt (einen, für jede Stufe der Variable nominalskalierte Variablegruppe).

Innersubjekteffekte

Wir können alle drei Gruppen eigenständig interpretieren, so, wie wir eine ANOVA mit Messwiederholung interpretieren würden. Für die Kontrollgruppe könnten wir beispielsweise schreiben:

Deutsch
Es gab einen statistisch signifikanten Effekt von Zeit auf die BDI-Werte, Greenhouse-Geisser F(6.26, 194.12) = 10.30, p < .001, partielles η² = .25.
English
There was a statistically significant effect of time of BDI-scores, Greenhouse-Geisser F(6.26, 194.12) = 10.30, p < .001, partial η² = .25.

Analog könnten wir dies für alle drei Gruppen so berichten. Die Zeile F(6.26, 194.12) = 10.30, p < .05, partielles η² = .25 setzt sich so zusammen, wir auch schon vorher besprochen.

Wir wissen nun, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied gab, aber nicht wo. Wo genau die Unterschiede liegen, erfahren wir in der Tabelle Paarweise Vergleiche. Der Übersichtlichkeit halber sind nur die paarweisen Vergleiche für die Kontrollgruppe hier angezeigt. In der SPSS Ausgabe werden noch zusätzlich die Ausgaben für die Experimentalgruppe 1 und die Experimentalgruppe 2 angezeigt.

Einfacher Effekt: Mehrfachvergleiche

Bei dem Berichten so großer Daten sollte man entweder die gesamte Tabelle in den Anhang bringen, oder sich einzelne Effekte heraussuchen, die für den Leser und für die Studie interessant sein könnten. Bei kleineren Tabellen mit weniger Vergleichen kann man signifikante Unterschiede berichten, wie wir es bereits auf der vorigen Seite mit dem Zwischensubjektfaktor getan haben.

Haupteffekte analysieren nach einem Interaktionseffekt?

Wenn wir einen signifikanten Interationseffekt haben, wirkt eine unabhängige Variable auf die abhängige Variable, in Abhängigkeit der anderen unabhängigen Variablen. Dies sieht man meist daran, dass die Linien in den Plots nicht parallel verlaufen. Wenn wir einen signifikanten Interaktionseffekt haben, gilt die Interpretation der Haupteffekte als irreführend und sollte daher vermieden werden. Allerdings bestehen einige Wissenschaftler dennoch darauf, die Haupteffekte zusätzlich zu analysieren, unabhängig davon, ob eine signifikante Interaktion vorliegt oder nicht. In solchen Fällen sollte man seinen Betreuer fragen.