Was sind Post-hoc-Tests? Wofür sind die sinnvoll?
(Welche Gruppen unterscheiden sich voneinander - von der Zielsetzung gleich wie die Einzelvergleiche/Kontraste)
- Erlauben explorative Untersuchung, welche Gruppen sich nach signifikanten Omnibustest der ANOVA voneinander unterscheiden; vergleichen alle Paare von Gruppen miteinander (nicht-orthogonal)
- Nicht zur Testung von a priori Hypothesen, sondern zur Datenexploration
- Nur zweiseitige Tests ggf. geringere Testmacht als Einzelvergleiche/Kontraste bei Einzelvergleichen/Kontrasten erfolgt die ein-/zweiseitige Testung mittels der Betrachtung des p-Werts
- SPSS bietet Vielzahl (18!) an unterschiedlichen Post-Hoc-Testverfahren an - es ist nicht sofort klar welcher verwendet werden soll Unterschiede in der Art der Kontrolle des familywise error (Typ-I-Fehler), der Testmacht (Typ-II-Fehler) und der Robustheit gegenüber Voraussetzungsverletzungen
Tags: Post-hoc-Tests
Quelle: VO02
Quelle: VO02
Welcher Post-hoc-Tests ist anzuwenden wenn:
a) Gleiches n pro Gruppe und homogene Varianzen
b) Unterschiedliche ns und homogene Varianzen
c) Stark unterschiedliche ns und homogene Varianzen
d) Inhomogene Varianzen
a) Gleiches n pro Gruppe und homogene Varianzen
b) Unterschiedliche ns und homogene Varianzen
c) Stark unterschiedliche ns und homogene Varianzen
d) Inhomogene Varianzen
a) wenn Idealbedingungen der ANOVA zutreffen:
Q nach Ryan-Einot-Gabriel-Welsh
Tukey („Tukey‘s Honestly Significant Difference [HSD]“)
hohe Testmacht
b) Unterschiedliche Anzahl an Testpersonen (z.B. „doppelt so groß“) und Varianzen homogen:
Gabriel
c) Start unterschiedliche Anzahl an Testpersonen (z.B. „fünffach so groß“) und homogene Varianzen:
GT2 nach Hochberg
d) Inhomogene Varianzen:
Games-Howell
Q nach Ryan-Einot-Gabriel-Welsh
Tukey („Tukey‘s Honestly Significant Difference [HSD]“)
hohe Testmacht
b) Unterschiedliche Anzahl an Testpersonen (z.B. „doppelt so groß“) und Varianzen homogen:
Gabriel
c) Start unterschiedliche Anzahl an Testpersonen (z.B. „fünffach so groß“) und homogene Varianzen:
GT2 nach Hochberg
d) Inhomogene Varianzen:
Games-Howell
Tags: Post-hoc-Tests
Quelle: VO02
Quelle: VO02
Was zeigt dieser SPSS-Ausdruck?
Durchführung von 2 Arten der Post-Hoc-Tests:
- Q nach R-E-G-W und
- Gabriel (da leicht unterschiedliche n)
Mehrfachvergleiche = Gabriel
- Alle werden paarweise Verglichen
- Für jeden Vergleich wird das Signifikanzniveau angegeben.
Homogene Untergruppen: für Gabriel + Q nach REGW
Bestimmung homogener Untergruppen gemäß REGW-Q und Gabriel-Prozedur;
Jede Spalte unterscheidet sich von den anderen signifikant (p < .05); Bei mehr als einer Gruppe in einer Spalte gibt „Signifikanz“ das p des jeweiligen Gruppenunterschieds an (wenn p < .05 neue Spalte)
- Tabellarische Darstellung welche Gruppen sich signifikant voneinander unterscheiden (Alle Gruppen unterscheiden sich signifikant voneinander)
- Da die Zahlen aller Gruppen in einer eigenen Spalte sind unterscheiden sich alle Gruppen voneinander mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,05.
Die Signifikanz ist immer 1. Die Signifikanz wird nur nicht 1 wenn mehrere Gruppen in einer Spalte sind (eine Gruppe unterscheidet sich von sich selbst gar nicht) und kann in diesem Fall ignoriert werden.
Hier noch ein Beispiel - wenn die Daten nicht alle voneinander signifikant unterschiedlich sind:
- Q nach R-E-G-W und
- Gabriel (da leicht unterschiedliche n)
Mehrfachvergleiche = Gabriel
- Alle werden paarweise Verglichen
- Für jeden Vergleich wird das Signifikanzniveau angegeben.
Homogene Untergruppen: für Gabriel + Q nach REGW
Bestimmung homogener Untergruppen gemäß REGW-Q und Gabriel-Prozedur;
Jede Spalte unterscheidet sich von den anderen signifikant (p < .05); Bei mehr als einer Gruppe in einer Spalte gibt „Signifikanz“ das p des jeweiligen Gruppenunterschieds an (wenn p < .05 neue Spalte)
- Tabellarische Darstellung welche Gruppen sich signifikant voneinander unterscheiden (Alle Gruppen unterscheiden sich signifikant voneinander)
- Da die Zahlen aller Gruppen in einer eigenen Spalte sind unterscheiden sich alle Gruppen voneinander mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,05.
Die Signifikanz ist immer 1. Die Signifikanz wird nur nicht 1 wenn mehrere Gruppen in einer Spalte sind (eine Gruppe unterscheidet sich von sich selbst gar nicht) und kann in diesem Fall ignoriert werden.
Hier noch ein Beispiel - wenn die Daten nicht alle voneinander signifikant unterschiedlich sind:
Tags: Post-hoc-Tests
Quelle: VO02
Quelle: VO02
Kartensatzinfo:
Autor: coster
Oberthema: Psychologie
Thema: Statistik
Schule / Uni: Universität Wien
Ort: Wien
Veröffentlicht: 21.06.2013
Schlagwörter Karten:
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