Mixed ANOVA: Haupteffekte interpretieren
Wenn wir keine signifikante Interaktion haben, können wir die Haupteffekte interpretieren und berichten. Manche Wissenschaftler und Betreuer werden allerdings auch darauf bestehen, die Haupteffekte bei einer signifikanten Interaktion zu interpretieren, auch wenn dies nicht zwangsläufig sinnvoll ist und sogar irreführend sein kann (Brambor, Clark & Golder, 2006). Daher sollte vorab der Betreuer gefragt werden, ob Haupteffekte bei einer signifikanten Interaktion zusätzlich ausgewertet werden sollen.
Haupteffekt von Zeit (Innersubjektfaktor)
Um festzustellen, ob wir einen Haupteffekt für Zeit haben, schauen wir nochmal in die Tabelle Tests der Innersubjekteffekte. Dort interessiert uns der erste Abschnitt (hier gelb hervorgehoben):
Bei einem Haupteffekt von Zeit betrachten wir die Variable gruppe nicht mehr. Das heißt, wir führen die Analyse so durch, als würde es keine Gruppen geben. Die Daten werden also zusammengefasst analysiert. Ein signifikanter Haupteffekt für Zeit würde uns sagen, dass es Unterschiede gab, die sich alleine auf die Zeit zurückführen ließen, unabhängig von der Gruppenzugehörigkeit der Versuchsteilnehmer. Wir könnten das so schreiben:
Es trat ein signifikanter Haupteffekte Zeit auf, Greenhouse-Geisser F(6.99, 649.99) = 16.43, p < .001, partielles η² = .15.
English
There was a significant main effect for time, Greenhouse-Geisser F(6.99, 649.99) = 16.43, p < .001, partial η² = .15
Haupteffekt von Gruppe (Zwischensubjektfaktor)
Der Haupteffekt für die gruppe kann analog zu dem Haupteffekt der Zeit verstanden werden: bei einem Haupteffekt der Gruppe vergleichen wir die drei Gruppen, unabhängig von der Zeit. Dies sagt uns, dass es Unterschiede zwischen den drei Gruppen gab, unabhängig von der Zeit. Einen Haupteffekt für Gruppe finden wir in der Tabelle Tests der Zwischensubjekteffekte, in der Zeile gruppe (hier gelb hervorgehoben):
Auch hier gilt: Ist der Wert in der Spalte Sig. unter unserem Alphaniveau von .05, dann haben wir einen signifikanten Haupteffekt für die Variable Gruppe. Dies könnten wir so berichten:
Es trat ein signifikanter Haupteffekte der Gruppe auf, was für einen signifikanten Unterschied zwischen den Interventionsgruppen spricht, F(2, 93) = 17.50, p < .001, partielles η² = .27.
English
There was a significant main effect for group, meaning that intervention groups differed significantly, F(2, 93) = 17.50, p < .001, partial η² = .27.
Literaturverzeichnis
- Brambor, T., Clark, W. R., & Golder, M. (2006). Understanding Interaction Models: Improving Empirical Analyses. Political Analysis, 14(1), 63–82. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/25791835