2 faktorielle Anova, posttest für Interaktion, Alternativen?

Fragen und Diskussionen rund um die Statistik und deren Anwendung.
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jamojoba
Beiträge: 2
Registriert: 04.10.2012, 00:21

2 faktorielle Anova, posttest für Interaktion, Alternativen?

Beitrag von jamojoba »

Liebe Forumsmitglieder,
ich brüte über der Statistik zum letzten Versuch meiner experimentellen Doktorarbeit.
Hierbei habe ich Zellen von n=3 Spendern zunächst mit oder ohne Behandlung vorstimuliert und anschließend mit je einem (bzw. keinem) von 4 Liganden (für 4 versch. Rezeptoren) aktiviert und anschließend mehrere Zytokine gemessen, die jeweils die abhängige Variable darstellen. Ich habe also 2 x 5 = 10 Gruppen.
Meine Hypothese ist, dass die Vorbehandlung (Faktor 1) einen der Rezeptoren hochreguliert und die Antwort (Zytokinproduktion, AV) auf die Aktivierung mit dem dazugehörigen Liganden (Faktor 2) dadurch verstärkt wird. Der Faktor 2 hat also 5 Ausprägungen, der Faktor 1 hat 2 Ausprägungen.
Für die Stimulation mit den anderen Liganden erwarte ich keine Interaktion, ein Effekt ist aber nicht ausgeschlossen.
In der Tat legen die Ergebnisse einiger Zytokine die Bestätigung der Hypothese nahe.
Dies möchte ich nun auf statistische Signifikanz überprüfen. Hierfür halte ich eine 2faktorielle Anova für geeignet. Gibt es eine Alternative?
Bisher arbeite ich mit GraphpadPrism5 und würde das Programm auch nur wenn unbedingt nötig wechseln wollen.

In der Durchführung ergeben sich folgende Fragen:

1) Die Anova gibt für beide Faktoren signifikante Unterschiede sowie eine signifiakante Interaktion an. Mit den im Programm möglichen Posttests kann ich herausfinden, zwischen welchen Gruppen signifikante Unterschiede bestehen. Aber wie finde ich heraus, für welche Ausprägung der beiden Faktoren eine Interaktion gefunden wurde?

2) Meine Hypothese erfordert 4 Vergleiche. Wäre es zulässig nur die entsprechenden Gruppen im Anova zu vergleichen oder muss ich alle 10 gruppen im anova einschließen und kann die Anzahl der Vergleiche erst im Posttest reduzieren? Die große Gruppenanzahl senkt die Power des Versuchs erheblich. Dabei habe ich die übrigen Liganden nur interessehalber mitgeführt. Für meine Hypothese sind sie ohne Bedeutung und ich stelle ihre Effekte zwar in der Graphik mit da, aber möchte sie weder interpretieren, noch unbedingt statistisch auswerten.

3) In der Literatur habe ich ähnliche Versuche gefunden, die dort statistisch mittels mehrerer paarweiser Vergleiche ausgewertet wurden. In den meisten Fällen sogar ohne Korrektur für multiple Vergleiche. Letzteres könnte man unter Annahme von planned comparisons erklären, aber ersteres? Wäre dieses Vorgehen auch für meinen Versuch eine Alternative? Reicht es, um eine Interaktion zu zeigen, dass beide Faktoren einzeln keinen statistisch signifikanten Effekt zeigen, die Kombination aber schon?

4) Da ich Zellen aller drei Spender in jeder Gruppe gemessen habe, werte ich den Versuch als repeated measurement aus. Anova gibt allerdings an, dass das Matsching nicht effektiv ist. Sollte ich den Versuch dann nicht als repeated mesurement auswerten?

Ich hoffe, ich habe mich verständlich ausgedrückt und würde mich sehr über Antworten oder Anregungen freuen! Meine Betreuerin ist leider auch überfragt :(
Vielen Dank!
jamojoba
Beiträge: 2
Registriert: 04.10.2012, 00:21

Beitrag von jamojoba »

Hallo!
Hat dazu niemand eine Idee? :(
Oder ist mein thread so schlecht geschrieben, dass keiner Lust hat darauf zu antworten? Ich würde mich weiterhin über jeden nützlichen Hinweis oder eine Teilantwort sehr freuen! Vielen Dank und liebe Grüße!
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