Hilfe: passende Auswertungsmethode

[.kathi]

Hallo,
im Rahmen meiner Masterarbeit führe ich eigentlich ein Multiple Baseline Design mit drei Personen durch, was ich auf Veränderungen auch entsprechend auswerte. Eine meiner Hypothesen bezieht sich nicht dirket auf die gemessene Veränderung während des Treatments, sondern auf einen merkmalsbezogenen Unterschied zwischen einer Prä- und Post-Messung. Demnach geht es um die Differenz zwischen diesen Messungen, meine Stichprobe umfasst aber nur drei Personen.
Ich kenne mich mit Statistik leider nicht so gut aus und bin jetzt auf den t-Test für abhängige (verbundene) Stichproben gestoßen. Ich bin mir jedoch unsicher, ob ich diesen in meinem Fall einsetzen kann.

Ich hoffe, mir kann hier jemand helfen :/
Liebe Grüße!

[aele90]

Hallo .kathi,

klingt mir nach einem Wilcoxon-Test, weil die Voraussetzungen für einen t-Test nicht erfüllt sind. Bei lediglich drei Probanden wäre ich aber nicht allzu optimistisch, dass Du signifikante Ergebnisse erhältst.

Gruß

[dutchie]

Hallo kathi

bei drei leuten kannst auch einen exakten Test rechnen nach Fisher.
aber eigentlich ist egal was dabei rauskommt, die ergebnisse sind aufgrund der
fehlenden externen Validität kaum zu verallgemeinern, z.B. im bezug auf Geschlecht,
bei 3 Männern
machst besser einzelfallanalysen.

gruß
dutchie

[.kathi]

Vielen Dank für die Antworten!
Ich habe heute selbst noch etwas mehr recherchiert und habe auch gelesen, dass ein Wilcoxon-Test dann besser passt.

Generell mache ich auch eine Einzelfallanalyse und überprüfe im Multiple Baseline Design, ob durch eine Intervention eine Veränderung sichtbar wird. Dazu findet man in der Literatur viele Hinweise für eine passende Auswertung.
Wie könnte man bezogen auf die oben beschriebene Hypothese denn eine Einzelfallanalyse durchführen?

Liebe Grüße

[dutchie]

hallo kathi

das kommt doch darauf an, um was es sich handelt.
Beinbruch--kein gehen möglich---heilung ---gehen möglich
ist eine Einzelfallanalyse.

da brauchts auf jeden fall Kriterien..

oder z.B. der Veränderungswert ist auf grund der Reliabiltät der Messung außerhalb der Schwankung,
die auf grund der Messungenauigkeit zu erwarten war....

gruß
dutchie

[.kathi]

Im Multiple Baseline Design wird ein Förderprogramm zum Leseverstehen getestet. Die erste Hypothese bezieht sich darauf, ob eine Veränderung im Leseverstehen erkennbar ist. Dazu finde ich auch viele Auswertungsmöglichkeiten (visuelle Inspektion, Berechnung der Effektstärken durch z. B. PND oder PAND, Randomisierungstest oder über mein Messinstrument die Ermittlung des b-Wertes und im Zusammenhang damit eine Beurteilung der Testdaten vor dem Hintergrund von Veränderungs-Normen).
Zur Ermittlung der Stichprobe für die Intervention wurde vorher ein Prätest in einer Klasse durchgeführt und es folgt auch ein Posttest. Dabei wird das Leseverstehen auf drei Ebenen ermittelt.
Bei der Hypothese, die mir gerade Probleme bereitet, geht es darum, dass ich auf einer der drei Ebenen die stärkste Veränderung erwarte. Theoretisch müsste ich dafür ja die Differenzen der einzelnen Ebenen zwischen Prä- und Posttest vergleichen, oder? Bei der Ebene, auf der ich die stärkste Veränderung erwarte, müsste der Unterschied am größten sein. Nur wie wertet man das statistisch richtig aus?

[dutchie]

Hallo kathi

sorry, aber das kann ich mit den Infos nicht beurteilen, dazu müsste ich die
Variablen, Versuchplan und Daten kennen.
Das ganze ist aber typisch Entwicklungspsychologie oder Pädagogik...
Wie kommt es denn zu den drei Versuchs-Kindern?

gruß
dutchie

[.kathi]

Dafür wähle ich die drei Kinder, die im Prätest die schwächsten Ergebnisse zeigten.

[dutchie]

hallo Kathi

dass ich auf einer der drei Ebenen die stärkste Veränderung erwarte

also wenn du eine Reihenfolge der Ebenen (oder der Effekte) unterstellst musst du korrelieren
die erhaltenen Reihenfolge mit der erwarteten, das Ganze aber nur ordinal.
aber bei nur drei Werten, hat jede Reihenfolge eine p= 1/6, das wäre die
kleinst mögliche Signifikanz.
Man kann aber auch mal im BORTZ,LIENER + BOEHNKE:
"Verteilungsfreie Methoden in der Biostatistik"
blättern, vielleicht findet sich da was.

gruß
dutchie

[.kathi]

Vielen Dank erstmal!
Dann informier ich mich morgen mal etwas genauer über Korrelationen und schau in dem Buch auch nochmal nach.