Ich möchte den Effekt von verschiedener Armstellungen auf die Muskelaktivität testen. Ich habe 2 Armhebung (Pos1, Pos2) in 1 definierten Ellbogenwinkel (ROM). Kann der Faktor ROM mit in das Modell?
Und wenn ja, wie kann ich das machen. ANOVA Rep Mea nimmt nur 2 oder mehr Faktoren.
Danke!
Schau dir mal den t-Test für abhängige Stichproben an. Oder den Welch-Test, wenn deine Varianzen nicht gleich sind.
Wenn Du nur 1 ROM-Winkel hast, dann variiert Variable ROM nicht und ist damit keine Variable, kommt also nicht ins Modell.
Du hast dann nur 1 Variable, nämlich POS mit 2 Ausprägungen (POS1 und POS2). Dann kannst Du auch einen ttest rechnen, da Du nur 1 Variable hast.
Genau so hatte ich argumentiert, das wurde aber von meinem Co-Authoren abgelehnt.
Jetzt verlasse ich mich darauf.
Herzlichen Dank.
Herzlichen Dank.
Eine andere für mich sehr brauchbare Anwort kam von:
Carsten Sander, siehe unten.
Schau dir mal den t-Test für abhängige Stichproben an. Oder
den Welch-Test, wenn deine Varianzen nicht gleich sind.
Ergänzende Frage:
Ich hatte davor meine gemittelten Messwerte der 10 Subjects für die eine Variable (POS1 und POS2) in Anova rep mea getestet. Ist das nicht zulässig?
Danke
Hallo,
ich nehme an, das Problem besteht darin, dass ROM metrisch skaliert ist? In diesem Fall gibst Du diese Variable als „Kovariante“ in das Modell ein. Vergiss nicht, auch die Interaktion zwischen ROM und Armstellung in das Modell mit aufzunehmen.
Viele Grüße,
Kutya
Ja, ROM ist metrisch skaliert (1 Wert 45 Grad). Das ist offensichtlich genau der Punkt.
Ich habe nur zwei Kolumnen mit Werten von 10 Subjects. POS1 (n =10), POS2 (n = 10), und beide POS sind in ROM 45 Grad. Meine Hypothese ist, das der Wert in POS1 signifikant kleiner ist als in POS2. ROM verändert sich ja nicht.
Wie soll ich die ROM darstellen, um es als „Kovariante“ in das Model einbringen zu können?
Danke!
1 Like
Verstehe ich es richtig: Pos1 und Pos2 sowie ROM sind metrische Beobachtungen? Oder ist ROM für alle Probanden tatsächlich gleich? Sonst wäre ja „nimmt nur zwei oder mehr“ kein Problem. In diesem Fall macht es aber keinen Sinn ROM ins Modell aufzunehmen… Etwas genauer bitte!
Ja, Pos1 und Pos2 sind metrische Beobachtungen. Und, richtig, ROM ist für alle Probanden gleich.
Es geht um EMG Werte (Muskelaktivität) bei unterschiedlichen Erhebungen des Oberarms (Pos1, Pos2), aber gleicher Ellbogenstellung (ROM 45 Grad).
Beispiel:
POS1 POS2
subj1 800 1200
subj2 750 1300
etc.
Danke!
Wenn ROM für alle gleich ist dann braucht man es nicht im modell zu berücksichtigen.
Das ergänzt dann den Kommentar von Carsten Sander, richtig.
Danke.
Wenn ROM für alle gleich ist dann braucht man es nicht im
modell zu berücksichtigen.
Geht auch. Aus Interesse: Was hatte Dein Co-Author gegen Deinen Ansatz? Nicht dass wir etwas wichtiges vergessen 
Er meinte, dass ROM auf alle Fälle mit in das Model muss. Leider bisher noch keine Begründung wieso. Warte leider schon zu lange auf eine Erläuterung. Er ist jedenfalls erfahren in Statistik (Dipl).
Fakt bleibt: es gibt nur 1 ROM, aber 2 POS für alle 10 Probanden.
Danke für Dein Interesse.
Geht auch. Aus Interesse: Was hatte Dein Co-Author gegen
Deinen Ansatz? Nicht dass wir etwas wichtiges vergessen
Wenn noch ein Grund kommt, kannst Du ihn ja posten. Ich sehe keinen.
Viel Erfolg!
OK, Du hast also nur zwei metrisch skalierte Variablen POS1 und POS2, richtig? Dann definierst Du im ersten Bildschirm des Algemein Linearen Modells für Messwiederholungen zuerst den Innersubjektfaktor ZEIT mit zwei Faktorstufen. Im Nächste Bildschirm weist Du den beiden Faktorstufen dann die Variablen POS1 und POS2 zu. Der für Dich interssante Effekt taucht im Ergebnsbildschrim unter „Innersubjekteffekte“ auf.
Viel Erfolg,
Kutya
Ups, die Hälfte meines Post habe ich glatt vergessen:
Du kannst das Modell erweitern, in dem Du noch Zwischensubjekt-Faktoren oder Kovariaten hinzufügst. Ich habe Deiner Darstellung aber nicht genau entnehmen können, ob und ggf. in welcher Form das in Deiner Analyse der Fall ist.
Um es Mal hypothetisch darzustellen: Wenn Du mehrere Bedingungen miteinander vergleich wolltest, müsste diese nominal Variable BEDINGUNG als Zwischensubjekt-Faktor in die Analyse eingebracht werden (im mitteleren Teil des zweiten Bildschirms). Wenn Du dagegen noch eine metrisch skalierte Variable hättest, die Aussagen über alle Probanden macht, dann solltest Du diese als Kovariate in die Analyse aufnehmen (im unteren Teil des zweiten Bildschirms).
Viele Grüße,
Kutya
Da muss ich ehrlich gesagt passen!
Hi,
die repeated analyse kann deswegen nur 2 oder Faktoren, weil einer verwendet wird, um die Gruppen zu separieren und der andere um die Wiederholungen innerhalb eines Probanden zu differenzieren.
Ich schätze mal, dass Pos1 und Pos2 letzteres sind und es ersteres nicht gibt?
ROM ist eine metrische Variable und daher als Faktor nicht geeignet. Aber als covariable um Effekte eines veränderten Ellenbogenwinkels zu berücksichtigen. Wenn dieser allerdings eh (fast) immer gleich war, wird das nicht viel bringen.
Grüße,
JPL
Hallo, da kann ich dir leider nicht helfen. Gruß Robert