nichtparametrischer Test anstelle einer 2-faktoriellen ANOVA

[anna86]

Hallo,


ich habe gleich zwei Problem, für die ich keine richtige Lösung finde.

1) Welchen nichtparametrischen Test muss ich verwenden, wenn ich eigentlich eine zweifaktorielle ANOVA machen möchte, meine Daten aber nicht normalverteilt sind?

Für die einfaktorielle ANOVA hab ich als nichtparametrischen Ersatz-Test den Kruskal-Wallis-H-Test gefunden und für eine Repeated Measurement ANOVA die Friedman ANOVA. Für die zweifaktorielle ANOVA aber irgendwie nichts.


2) Außerdem habe ich in der Literatur gefunden, dass man eine Repeated Measurement ANOVA nur durchführen kann, wenn bei den Messwiederholungen die selben Individuen getestet werden.
Wenn meine Grundvorraussetzungen nun aber alle auf diesen Test passen, mit der Außnahme, dass ich bei dem Messwiederholungen (ca. 8 Tage in Folge) immer andere Individuen teste; welchen Test kann ich dann nehmen?


Vielen Dank im Vorraus.

[Generalist]

1) Welchen nichtparametrischen Test muss ich verwenden, wenn ich eigentlich eine zweifaktorielle ANOVA machen möchte, meine Daten aber nicht normalverteilt sind?

Es gibt womöglich eine "nonparametrische" Alternative in R, frag vielleicht mal im R Forum. In der Regel ist das aber überflüssig, siehe http://www.statistik-forum.net/viewtopic.php?f=15&t=74

mit der Außnahme, dass ich bei dem Messwiederholungen (ca. 8 Tage in Folge) immer andere Individuen teste; welchen Test kann ich dann nehmen?

Es liegen aber keine Messwiederholungen vor, denn es wurden nicht dieselben Individuen getestet. Deinen Versuchsaufbau hast Du leider nicht erklärt, weswegen ich nur raten kann. Entweder ist es egal, an welchem Tag getestet wurde, oder irgendwas ist an dem Tag wichtig, dann ist es ein zusätzlicher Gruppierungsfaktor.

[anna86]

Hallo Generalist,

Mein Versuchsaufbau ist der folgende:

Ich habe 160 Pflanzen, die bei 20°C in der Klimakammer stehen. Die teile ich in zwei Gruppen mit je 80 Pflanzen auf.
An Tag 0 entnehme ich aus jeder Gruppe 10 Pflanzen und analysiere die Inhaltsstoffe. Am selben Tag stelle ich die Pflanzen der einen Gruppe in eine andere Klimakammer bei 5°C. Alle anderen Umweltbedingungen sind gleich.

Einen Tag später entnehme ich wieder aus jeder Gruppe 10 Pflanzen, einen Tag später wieder, usw. Da nach einer Inhaltstoffanalyse von der Pflanze nichts außer etwas grünem Brei mehr übrig ist, muss ich an jedem Messtag neue Individuen benutzen, wobei ich hoffe die individuellen Schwankungen mit der doppelten Kontrolle am Tag Null abschätzen zu können.


Für die Auswertung wollte ich eine Repeated Measurement ANOVA nehmen, hab aber festgestellt, dass die wohl eher für medizinische Versuche geeignet sind, bei denen immer die gleichen Probanden gemessen werden.
Daraufhin überlegte ich mir, statdessen eine zweifaktorielle ANOVA anzuwenden, wobei der eine Faktor die Temperatur und der andere der Messtag ist.


Grüße

[Generalist]

Statt als Faktor (wäre möglich) kannst Du den Zeitfaktor auch als kontinuierlich benutzen. Also eine Kovarianzanalyse rechnen oder, was auf dasselbe hinauskommt, eine multiple Regression mit Gruppe (in der Regression 0, 1 codiert) und Messzeitpunkt. Außerdem Wechselwirkung Gruppe*Zeit ins Modell aufnehmen (in der Regression dafür eine zusätzliche Variable Zeit*Gruppe berechnen).