Hallo,
Ich möchte bei SPSS 20 nach einer einfaktoriellen ANOVA einen Dunnett-T Test rechnen. Ich weiß nur nicht, ob eine gleiche Stichprobengröße Voraussetzung für den Test ist. Wäre super, wenn mir jemand weiterhelfen könnte.
Mona
Voraussetzungen Dunnett-T
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drfg2008
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- Registriert: 06.02.2011, 19:58
re
Das habe ich jetzt so verstanden, dass die a posteriori Einzelvergleiche durch den Dunett T3 Test durchgeführt werden sollen, die einzelnen N(i) jedoch unterschiedlich groß sind.
Nur als Idee: Erst einmal Literatur suchen zum Thema "Effizienzverluste" des Dunett T3 Tests bei Verletzung der Voraussetzungen (hier: unterschiedliche N).
Auf einer Plattform nachfragen, die eine größere Reichweite in die verschiedenen Wissenschaften hat, als diese. Z.B.: Die von der UGA.
http://spssx-discussion.1045642.n5.nabble.com/
Ggf. Autoren anschreiben, die sich mit derartigen Fragestellungen beschäftigt haben (oder in Forschung und Lehre tätig sind). In Deutschland wären das insbesondere die Statistik FB in München, Berlin und Dortmund.
Berlin:
http://www.wiwiss.fu-berlin.de/institute/iso/index.html
An diesem Institut besteht auch eine statistische Beratungseinheit (für Studenten sicherlich kostenlos und wohl auch sehr umkompliziert: einfach eine Mail schreiben, eigene Uni nennen, Problem beschreiben).
http://www.wiwiss.fu-berlin.de/institut ... index.html
Sollte das alles keinen Erfolg haben, auf die Effizienzverluste der (Bestand-)Teile dieses Verfahrens verweisen: t-Test. Hier besteht umfangreiche Literatur. Gute Literaturliste bei Büning [1]
Meiner Kenntnis nach ist der t-Test Tests "robust" gegenüber Verletzungen der Verteilungsannahme (Normalverteilung). Solche Untersuchungen sind mir im Hinblick auf unterschiedliche N jedoch nicht bekannt.
[1]
Büning, H.: Robuste und adaptive Tests. De Gruyter.
http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN/3 ... ikforum-21
Nur als Idee: Erst einmal Literatur suchen zum Thema "Effizienzverluste" des Dunett T3 Tests bei Verletzung der Voraussetzungen (hier: unterschiedliche N).
Auf einer Plattform nachfragen, die eine größere Reichweite in die verschiedenen Wissenschaften hat, als diese. Z.B.: Die von der UGA.
http://spssx-discussion.1045642.n5.nabble.com/
Ggf. Autoren anschreiben, die sich mit derartigen Fragestellungen beschäftigt haben (oder in Forschung und Lehre tätig sind). In Deutschland wären das insbesondere die Statistik FB in München, Berlin und Dortmund.
Berlin:
http://www.wiwiss.fu-berlin.de/institute/iso/index.html
An diesem Institut besteht auch eine statistische Beratungseinheit (für Studenten sicherlich kostenlos und wohl auch sehr umkompliziert: einfach eine Mail schreiben, eigene Uni nennen, Problem beschreiben).
http://www.wiwiss.fu-berlin.de/institut ... index.html
Sollte das alles keinen Erfolg haben, auf die Effizienzverluste der (Bestand-)Teile dieses Verfahrens verweisen: t-Test. Hier besteht umfangreiche Literatur. Gute Literaturliste bei Büning [1]
Meiner Kenntnis nach ist der t-Test Tests "robust" gegenüber Verletzungen der Verteilungsannahme (Normalverteilung). Solche Untersuchungen sind mir im Hinblick auf unterschiedliche N jedoch nicht bekannt.
[1]
Büning, H.: Robuste und adaptive Tests. De Gruyter.
http://www.amazon.de/exec/obidos/ASIN/3 ... ikforum-21
drfg2008
