Robuste mixed ANOVA mit WRS2

T-Test, U-Test, F-Test sowie weitere Tests und Gruppenvergleiche aller Art.

Robuste mixed ANOVA mit WRS2

Beitragvon gicana » Do 12. Mai 2022, 18:49

Hallo,

ich habe eine Frage zur Interpretation bzw. dem Bericht meiner robusten mixed ANOVA mit Messwiederholung mit dem Paket WRS2. Und zwar sehe ich für die Post hoc tests zwar Estimates, aber nur einen p-Wert, der lediglich beim Interaktionseffekt signifikant wird, aber gilt das auch für alle Zeitpunkte? Wenn ich mir ein Liniendiagramm ausgeben lassen, sieht es stark danach aus als bekäme ich zu Messzeitpunkt 2 einen signifikanten Effekt. Ebenso weiß ich nicht wie ich die Ausgabe in meiner Masterarbeit richtig berichten soll: Beispielsweise ψ(1, 25)= 2.4714, p=.001 für die Interaktion? Wie komme ich dann auf die Effektstärke?

Hier mein Output:

> WRS2::bwtrim(PA ~ Aff_Mani*Index1, id=IDneu, data = long)
Call:
WRS2::bwtrim(formula = PA ~ Aff_Mani * Index1, id = IDneu, data = long)

value df1 df2 p.value
Aff_Mani 2.4714 1 25.4223 0.1283
Index1 9.1602 2 21.0122 0.0014
Aff_Mani:Index1 9.1602 2 21.0122 0.0014

> WRS2::bwtrim(PA ~ Aff_Mani*Index1, id=IDneu, data = long)
Call:
WRS2::bwtrim(formula = PA ~ Aff_Mani * Index1, id = IDneu, data = long)

value df1 df2 p.value
Aff_Mani 2.4714 1 25.4223 0.1283
Index1 9.1602 2 21.0122 0.0014
Aff_Mani:Index1 9.1602 2 21.0122 0.0014

> sppbi(formula = PA ~ Aff_Mani*Index1, IDneu, data = long, est = "mom", nboot=500) #Interaktionseffekt
Call:
sppbi(formula = PA ~ Aff_Mani * Index1, id = IDneu, data = long,
est = "mom", nboot = 500)

Test statistics:
Estimate
1-2 1-2 -0.7500
1-3 1-2 -0.0260
2-3 1-2 0.6318

Test whether the corrresponding population parameters are the same:
p-value: 0.03

>
> sppba(formula = PA ~ Aff_Mani*Index1, IDneu, data = long) # Innersubjekteffekt
Call:
sppba(formula = PA ~ Aff_Mani * Index1, id = IDneu, data = long)

Test statistics:
Estimate
1-2 0.3532

Test whether the corrresponding population parameters are the same:
p-value: 0.142

>
> sppbb(PA ~ Aff_Mani*Index1, IDneu, data = long) # Haupteffekt
Call:
sppbb(formula = PA ~ Aff_Mani * Index1, id = IDneu, data = long)

Test statistics:
Estimate
1-2 0.2594
1-3 0.1781
2-3 -0.0625

Test whether the corrresponding population parameters are the same:
p-value: 0.142

>
gicana
 
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