Mixed ANOVA mit SPSS berechnen
In diesem Artikel beschreiben wir Schritt-für-Schritt, wie man mit SPSS eine mixed ANOVA berechnet.
- Die mixed ANOVA ist Teil des allgemeinen linearen Modells und wird unter Analysieren > Allgemeines lineares Modell > Messwiederholung aufgerufen
- Es öffnet sich das Dialogfenster unten:
- Hier können wir alle unsere Innersubjektfaktoren eintragen. Innersubjektfaktoren sind Faktoren, die für alle Teilnehmer gemessen und variiert wurden. Wir haben in unserem Beispieldatensatz nur einen Innersubjektfaktor mit zehn Stufen: Zeit.
Wenn wir beispielsweise ein Experiment mit vier Bedingungen hätten, bei dem Versuchspersonen helle und dunkle Bilder gesehen hätten, die farbig oder schwarz-weiß wären, hätten wir zwei Innersubjektfaktoren mit jeweils zwei Stufen: Farbigkeit (mit zwei Stufen: farbig und schwarz-weiß) und Helligkeit (mit zwei Stufen: hell und dunkel).
- Mit einem Klick auf bestätigen wir unsere Eingabe.
- Dies würden wir für alle weiteren Innersubjektfaktoren wiederholen. Da wir in unserem Beispiel nur einen Innersubjektfaktor haben, sind wir fertig und können mit einem Klick auf zum nächsten Dialogfenster wechseln.
- SPSS öffnet dieses Dialogfenster für uns:
- Hier können wir SPSS sagen, welche Variablen Teil unserer mixed ANOVA sind. Zum einen sind alle unsere Messungen Innersubjektvariablen. Wir tragen sie daher auch dort ein. Die Innersubjektvariablen werden durch die Variable gruppe in die drei Gruppen unterteilt. Daher ist die Variable gruppe unser Zwischensubjektfaktor.
Wir können die Variablen in das entsprechende Feld eintragen, indem wir sie selektieren und auf
drücken oder indem wir sie per Drag-and-Drop in das Feld ziehen.
Ohne den Zwischensubjektfaktor würden wir keine mixed ANOVA, sondern eine ANOVA mit Messwiederholung berechnen. - Mit einem Klick auf öffnet sich das Fenster für die Profilplots, mit dem wir unsere Daten grafisch darstellen lassen können.
- Wir wollen den Verlauf der Depressionmessung getrennt für jede Gruppe dargestellt bekommen. Zeit wird daher auf der Horizontalen Achse dargestellt und wir wollen Separate Linien je nach Gruppe.
- Mit einem Klick auf bestätigen wir die Eingabe. Mit schließen wir das Fenster.
- Jetzt sind wir wieder im Hauptdialog. Dort klicken wir auf um das Dialogfenster für Mehrfachvergleiche zu öffnen.
- Hier gibt es etliche post-hoc Verfahren, von denen wir wählen können. SPSS macht eine Einteilung nach zwei Kategorien: Unter — Varianzgleichheit angenommen — finden sich all diejenigen Tests, die robust gegenüber einer Verletzung der Voraussetzung der Homoskedastizität sind.
Die post-hoc Tests werden nur funktionieren, wenn die Variable gruppe drei oder mehr Stufen hat. In allen andern Fällen erhalten wir die folgende Fehlermeldung:
- Wir können die Faktore(en) von dem Feld links in das entsprechende Feld Post-hoc-Tests für rechts eintragen, indem wir sie selektieren und auf drücken oder indem wir sie per Drag-and-Drop in das Feld ziehen. Dies machen wir für gruppe. Als post-hoc Tests wählen wir außerdem noch und aus.
Bei den Tests empfehlen wir den , da er weit verbreitet ist und eine gute Balance zwischen zu konservativen und zu liberalen Testverfahren hat (konservativ — Duncan > Scheffé > Tukey > S-N-K > LSD — liberal). Allerdings können hier natürlich auch andere Verfahren ausgewählt werden. Der testet beispielsweise einfach nur alle Gruppen mit einem t-Test, ohne dass in irgend einer Weise für die Alphafehlerkumulierung korrigiert werden würde. Dies macht beispielsweise , allerdings gehört diese Korrektur auch zu den konservativsten.Der und der werden oft für kleine Stichproben empfohlen.
Post-hoc Tests sind nur für die Haupteffekte, nicht für die Interaktionseffekte. - Durch Klicken auf wird die Eingabe bestätigt und wir gelangen wieder zum Hauptdialog.
- Als Letztes nehmen wir noch ein paar Einstellungen unter vor. Es öffnet sich folgendes Fenster:
- Im oberen Teil des Fensters, können wir weitere Effekte vergleichen. Da wir schon gruppe mit post-hoc Tests vergleichen, wählen wir Zeit und gruppe*Zeit aus und tragen es von Faktoren und Interaktionen zwischen Faktoren nach Mittelwerte anzeigen für ein. Dort wählen wir auch aus und unter Anpassung des Konfidenzintervalls die Option aus.
Im unteren Teil des Fensters wählen wir , und aus.
Für unseren Beispieldatensatz würde das ausgefüllte Dialogfenster so aussehen:
- Mit einem Klick auf gelangen wir wieder zu dem Hauptdialog.
- … dort drücken wir um die mixed ANOVA zu berechnen.
Fertig! Auf der nächsten Seite besprechen wir die Interpretation der Ausgabe.
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