SOS! Welchen statistischen Test für 2x2 Anova bei EINER Stichprobe?
Hallo ihr lieben,
ich bin gerade auf der Endgeraden meiner Bachelorarbeit. Beim Auswerten meiner Daten hat sich nun eine Frage ergeben. Leider ist mein Prof während der ganzen Zeit im Urlaub, und kann mir nicht helfen...
Folgendes Problem:
H3: Bei emotionalen Werbeclips kommt es zu einer stärkeren positiven Einstellungsänderung in der Markenbindung als bei faktenbasierten Werbeclips.
Ich habe also insgesamt 4 verschiedene Werte (emotional vorher, emotional nachher, faktenbasiert vorher, faktenbasiert nachher). Durch das Messen vorher/nachher habe ich eine Messwiederholung.
Nun habe ich aber das Problem, dass ALLE Proband:innen beide Videos gesehen haben. Meine Stichprobe ist somit durchgängig abhängig.
Ich dachte zuerst an eine 2x2-rmAnova. Müssten da aber nicht die Werte zwischen den beiden Werbeclips unabhängig sein?
Ich bin unendlich dankbar für jede Hilfe!
Lg, Em
1 Antwort
Nö, man kann auch eine ANOVA mit zwei messwiederholten Faktoren berechnen. Man müsste nur das im Statistikprogramm auch so machen.
Eine UV/ ein Faktor kann grundsätzlich nicht messwiederholt oder messwiederholt sein, sodass bei riner zweifaktoriellen ANOVA alle Kombinationsmöglichkeiten denkbar sind: beide Faktoren nicht messwiederholt, ein Faktor messwiederholt und der Andere nicht (nennt man dann gemischtfaktoriell oder "mixed ANOVA") oder beide Faktoren messwiederholt.
Ja genau, Du hast offenbar eine ANOVA mit zwei messwiederholten Faktoren. Es ist keine mixed ANOVA.
Das klingt schonmal logischer! Danke dir. Lässt sich das so leicht in SPSS berechnen? Leider hatten wir nur die basic statistischen Tests in der Uni. Das geht jetzt tatsächlicherweise über mein Wissen hinaus
Hallo blechkuebel. Danke für deine schnelle Antwort. Nun frage ich mich aber folgendes: Bei einer mixed Anova habe ich doch eine Variable als Innersubjektorfaktor (within) und mindestens einen Zwischensubjektfaktor (between). Der Zwischensubjektfaktor müsste doch aus mindestens zwei unabhängigen Stichproben bestehen - aber dieser Fall liegt hier ja nicht vor, da ich von jedem Teilnehmenden Werte für alle Gruppen erhoben habe... oder? Was meinst du?