Die lieben Freiheitsgrade!?

Wissenschaft Physik
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Hallo an alle,

Also ich versteh das mit den Nennerfreiheitsgraden nicht.Ich muss dazu sagen, ich hab in meinem Leben noch keine Statistikvorlesung gehört und muss jetzt für meine Magisterarbeit einige Daten auswerten. Unter andern einen Fragebogen, den 54 Leute (VP = 54) ausgefüllt haben. anschließend hatte ich 216 Mittelwerte (= x) für bestimmte items. Davon gehören immer 72 items in eine Gruppe.
also

Gruppe A B C
Merkmal a b a b a b
____________________________________________
VP1 x x x x x x
VP2 x x x x x x
VP3 x x x x x x
…
VP54

R: aov(mean~obj+Error(vp/obj)
Ich hab jetzt eine einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholungen(???) gerechnet. Ergebnis wäre beispielsweise für Gruppe B: F(1,104)= 400,86 p

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Hallo Katja,

bevor ich mit Deinen Angaben etwas anfangen kann, muß ich Deinen Versuchsplan besser verstehen. Deshalb habe ich 2 Fragen:

  1. Gehört jede Versuchsperson genau einer der drei Gruppen A, B oder C an? Oder allen Gruppen?
  2. Wurde innerhalb der Gruppe je zweimal gemessen (a und b)?

Beste Grüße

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Hallo,

  1. Gehört jede Versuchsperson genau einer der drei Gruppen A,
    B oder C an? Oder allen Gruppen?

also jede Versuchsperson hat einen Fragebogen ausgefüllt, indem sie Sätze auf einer Skala von 1-6 bewerten sollte. Diese Sätze waren von unterschiedlicher Art: A B oder C und waren entweder lang oder kurz ( a oder b)
Also jede Versuchsperson hat alle Arten bewertet.(Es gab insgesamt 6 Versionen des Fragebogens. Jede Person hat entweder nur einen Satz aus Gruppe A mit dem Merkmal a gesehen oder halt nur einen Satz aus Gruppe A mit dem Merkmal b)

  1. Wurde innerhalb der Gruppe je zweimal gemessen (a und b)?

Wie schon geschrieben hat zwar jede Person entweder nur a oder b gesehen, aber das bezieht sich nur auf einen Satz aus der Gruppe A. Da ja mehrere Sätze der Gruppe A von ein und der selben Person bewertet wurden, hatt ich schließlich von einer Person 6 Mittelwerte (Aa, Ab, Ba, Bb, Ca, Cb).

Hoffe du verstehst was ich meine…
Katja

4

Hallo,

nein, leider verstehe ich Dein Versuchsdesign nicht wirklich, und ich glaube, ich müßte Dir noch mehr Fragen stellen und noch intensiver darüber nachdenken. Leider habe ich im Moment nicht genügend Zeit dafür. Tut mir leid.

Beste Grüße

5

Hi Katja,
was schwer verständlich ist:
was ist obj in deinem Modell und wieviele Ausprägungen hat es?
Grüße,
JPL

6

Hi Katja,
was schwer verständlich ist:
was ist obj in deinem Modell und wieviele Ausprägungen hat es?
Grüße,
JPL

ojb hat zwei Ausprägungen. ein satz mit objekt und ein satz ohne objekt.

7

Hi Katja,

ich glaube, da stecken insgesamt 2 Fehler drin.

[…] Fragebogen, den 54 Leute (VP = 54) ausgefüllt haben.
anschließend hatte ich 216 Mittelwerte (= x) für bestimmte
items.

Wieso 216? wie die Tabelle von dir zeigt, sind es 54*2*3 = 324. Das ist aber nicht so entscheident, da gar nicht in deinem Modell auftaucht.

R: aov(mean~obj+Error(vp/obj)
Ich hab jetzt eine einfaktorielle Varianzanalyse mit
Messwiederholungen(???) gerechnet. Ergebnis wäre
beispielsweise für Gruppe B: F(1,104)= 400,86 p

df(Residual) = df(mean) - df(obj) - df(Error(vp/obj))
= df(mean) - df(obj) - df(vp) - df(vp:obj)
= df(mean) - df(obj) - df(vp) - df(vp)*df(obj)
= 108-1 - 2-1 - 1 - 1*1
= 104

Aber: aus df(vp)=1 geht hervor, dass vp als Covariate in das Modell eingeht und nicht als Faktor, was aber unsinnig ist, da die Nummeriereung der VP beliebig ist und keinen Messwert darstellt.
Das ist der 2. Fehler.

Grüße,
JPL

Beispiel-Code:

rm(list=ls(all=TRUE))
set.seed(385037, „Wichmann-Hill“)

obj