Hallo,
ich habe eine Frage, über die ich mir schon die ganze Zeit den Kopf zerbreche und langsam verzweifel ich dran. Mein Design sieht folgendermaßen aus:
10 Versuchspersonen, 6*24 Bilder (die betrachtet werden), jedes Bild wurde 20 Sekunden gezeigt und es wurden bestimmte Dinge gemessen, wir nehmen den Mean und erhalten somit 10*6*24 Datenpunkte.
Jeded Bild wird auf 6 Arten gezeigt. Ich hätte immer gesagt, dass ich wei Faktoren habe: Faktor A - 2D/3D Bild, Faktor B - 3 verschiedene Modifizierungen des Bildes.
Jetzt kam mir aber plötzlich der Gedanke, dass ich es doch auch einfach als 6 verschiedene Kategorien anschauen könnte. Was verliere ich dadurch?
Vielleicht wäre dazu die Frage wichtig, was ich testen möchte. Ich möchte für jede der Modifizierungen wissen, ob es einen Unterschied zwischen 2D und 3D Betrachtung gibt und ich möchte wissen, ob es innerhalb einer BEtrachtungsart (2D/3D) wissen, ob sich die Modifizierungen unterscheiden.
Eigentlich würde ich jetzt sagen, zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholungen + anschließende Mittelwertsvergleiche. Dafür würde ich einen Mittelwert über die Bilder in einer Kategorie nehmen. Also: 6 Kategorien, 10 Versuchspersonen-> 60 Datenpunkte, 10 je Kategorie.
Aber warum kann ich nicht einfach eine einfaktorielle ANOVA machen und dann alles gegeneinander testen. Dann kann ich doch auch sagen, ob sich 2D von 3D unterscheidet. Ich bin vielleicht auch mehr an den Einzelvergleichen als an dem Gesdamtvergleich interessiert.
Bei der zweifaktoriellen ANOVA mit Messwiederholungen hab ich auch noch das Problem, dass ich wahrscheinlich die Voraussetzungen nicht erfüllen kann. Somit müsste ich einen nicht-parametrischen Test nehmen und so weit ich weiß gibt es da keinen für, oder?
Ihr würdet mir wirklich mit einer Antwort weiterhelfen. Ich weiß nicht, wenn ich an der Uni fragen könnte.
Viele Grüße
lina