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in Datenauswertung by s071404 (130 points)

Halllo,

ich habe eine Frage zur Interpretation bei der Auswertung meiner Daten bei SPSS.
Ich habe eine einfaktorielle Anova gerechnet und dabei eine Kontrastanalyse gemacht (von 3 Gruppen wollte ich nur zwei miteinander vergleichen, die dritte soll quasi außen vor bleiben).
Nun bin ich mir nicht sicher, wie ich den Output zu analysieren habe, da SPSS ja mehrere Tabellen ausgibt.
In der Tabelle mit der Überschrift "Einfaktorielle ANOVA" ist der Mittelwertunterschied in einer AV "zwischen den Gruppen" nicht signifikant (p>.05).

In der Tabelle mit der Überschrift "Kontrasttests" wird der Unterschied allerdings als signifikant angegeben (p<.05).

Bei der Tabelle zum Post-Hoc-Test (Bonferroni) mit der Überschrift "Mehrfachvergleiche" ist der Wert wieder nicht signifikant.

Welche Tabelle muss ich also beachten? Also kann ich sagen, es besteht ein signifikanter Mittelwertunterschied zwischen den beiden Gruppen, die ich miteinander vergleiche, oder nicht?

Vielen Dank schon einmal im Voraus.

Beste Grüße
Elena

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by SoSci Survey (322k points)

"Kontrasttests weisen eine höhere statistische Power auf" (StatistikGuru), deshalb ist diese test (vermutlich knapp) Signifikant, während ANOVA und Post-Hoc-Tests nicht signifikant sind.

In Ihrem Fall ist dies allerdings irrelevant. Denn wenn man eine ANOVA anwendet, wird zunächst deren Testergebnis angesehen. Ist es nicht signifikant, dann werden entweder gar keine weiteren Tests gerechnet oder diese ignoriert. Zudem könnte (je nachdem, wie Sie gerechnet haben) es so sein, dass beim Kontrastttest auch die Gruppe in die Berechnung einbezogen wird, die Sie eigentlich nicht beachten wollten.

Vermutlich ist es so, dass Ihre ANOVA nur knapp an der Signifikanz vorbeischrammt. Mit ein paar mehr Teilnehmern wäre der Effekt vermutlich signifikant "geworden". Das ist aber ein grundlegendes Problem von Signifikanztests, weshalb die Signifikanz als alleiniges Entscheidungskriterium schon lange in der Kritik steht. Nur ist sie halt so verbreitet, dass man ohne sie auch nicht auskommt...

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