Hi Buffa,
Ich habe eine 2 x 2 (männlich/weiblich) x 2
(depressiv:ja/nein) x 2 (Kontrollgruppe/
Experimentalgruppe)ANOVA mit Messwiederholung auf dem 1.
Faktor gerechnet. Jetzt werden einige Interaktionen, wie z.B
Geschlecht x Depression oder Messwiederholung x Geschlecht x
Depression signifikant. Sind in diesem Falle post-hoc-Tests
sinnvoll (SPSS lässt mich keine berechnen) oder reicht es wenn
ich mir die Mittwelwerten ansehe?
Du musst zwei Sachen unterschieden: einen Faktor zu testen und die Gruppen (z.B. anhand ihrer Mittelwerte) zu vegleichen. Im ersten Fall wird die Streuung in den Gruppen verwendet um die teststatistik zu berechnen, im zweiten werden die Gruppenmittelwerte _geschätzt_ und dann verglichen. D.h. für den F-Test eines Faktors ändert sich die sum of squares nicht, wenn du einen weiteren Faktor hinzunimmst, die Schätzer für die Gruppenmittelwerte jedoch mitunter sehr stark. Wenn nun eine signifikante Interaktion vorliegt, erklären die Faktoren der Interaktion die entsprechende Reststreuung nicht ausreichend. Oft hat das dann zur Folge, dass die Schätzer für die Gruppen völlig neben den naiven Mittelwerten liegen (was eigentlich nicht der Fall sein sollte). Würde man hier nun die geschätzten Mittelwerte vergleichen, käme da mitunter großer Mist heraus.
Was ist nun zu tun? Als erstes hilft es immer, sich mal die schätzer für die (Sub-)Gruppen anzusehen und mit den naiven (Sub-)Gruppenmittelwerten zu vergleichen um einen Eindruck zu bekommen, wo es hapern könnte. Dann ist ein Interaktionsplot für die sig. Interaktionen nüttzlich um zu sehen, ob die Effekte gegenläufig oder nur nicht gleich stark gleichgereichtet sind. als letztes muss man sich fragen, ob das Modell an sich gut ist und ggf. versuchen bessere zu finden (z.B. mittels AIC-Kriterium).
Grüße,
JPL
