Post-Hoc Tests

Post-Hoc Tests dienen dazu, mit Paarvergleichen Unterschiede aufzuzeigen. Im Artikel zur ANOVA haben wir Unterschiedstests mit mehreren Testgruppen durchgeführt. Die ANOVA zeigt uns an, dass ein Unterschied vorliegt, oder eben keiner. Ob der Unterschied zwischen allen Gruppen besteht, oder nur Gruppe 1 und Gruppe 3 zueinander signifikant unterschiedlich sind und Gruppe 2 zu beiden Gruppen nicht signifikant ist, dass kann uns die ANOVA nicht erklären. Dafür brauchen wir Post-Hoc Tests.

In PSPP sind Post-Hoc Tests nicht über das Menü zugänglich. Wir müssen also den Syntax-editor und ein Skript benutzen. Ihr könnt einfach folgenden Text eingeben, ohne ihn zu verstehen. Falls ihr nicht alles versteht, schaut euch auch die Grundlagen an im Artikel zur Benutzung von Skripten. Jetzt erkläre ich die Syntaxbausteine im Schnelldurchlauf.

Der ANOVA Test wird mit ONEWAY eingeleitet. Dann folgt das Schlüsselwort /VARIABLES = und direkt danach folgen die Namen der abhängigen Variablen. BY Typ bedeutet, dass die abhängigen Variablen hinsichtlich der unabhängigen Variable geprüft werden. Hier heisst die Variable Typ, da mehrere Typen von Medienprodukten (Video/3D-Simulation) untersucht wurden. /STATISTICS leitet die Angabe von zusätzlichen Schlüsselwörtern für Tests ein, wie dem Test auf Homogenität der Varianzen, welcher als Voraussetzung für die gültige Anwendung der ANOVA gilt. /POSTHOC leitet die Angabe der Schlüsselwörter für die Post-Hoc Tests ein. Im Bild sehen wir LSD, Bonferroni und Scheffe. Dies sind drei verschiedene Testverfahren. Der LSD Test ist am wenigsten strikt, signifikante Ergebnisse sind mit ihm am leichtesten zu erzielen. Die anderen beiden Tests sind strikter.

Welchen Test ihr benötigt, müsst ihr euch selbst überlegen. Auf der Webseite von PSPP zum ONEWAY ANOVA finden sich folgende Schlüsselwörter für verschiedene Testverfahren: BONFERRONI, GH, LSD, SCHEFFE, SIDAK, TUKEY, ALPHA ([value]) Der ALPHA Test funktioniert nur, wenn ein zusätzlicher Wert angegeben wird.

Um das Skript auszuführen, selektieren wir den Code und wählen im Menü Ausführen Selection.

Als Ergebnis erhalten wir eine Menge Text. Die deskriptiven Statistiken, der Test auf Homogenität und die ANOVA, sind bereits in vorherigen Artikeln besprochen worden. Sie sind hier nur der Vollständigkeit halber nocheinmal angezeigt.

Wenn wir weiter herunterscrollen dann sehen wir die Daten des Post-Hoc Test. Hier ist nur die Analyse für eine abhängige Variable zu sehen, mehr passte nicht in einen Bildauschnitt. Für das Beispiel reicht das auch aus, denn die weiteren Post-Hoc Tests für die anderen abhängigen Variablen sind eigenständige Tests.

Wir haben nach dem Schlüsselwort /Post die Tests LSD, SCHEFFE und BONFERRONI angefordert. Deshalb werden für jede abhängige Variable drei Zeilen, bzw. Blöcke angelegt. In jedem Block finden wir den Vergleich jedes Typs mit jedem anderen Typ. Interessant ist wie immer der Signifikanzwert. Wir sehen einige - beinahe - signifikante Werte im LSD-Test. Bei den anderen Tests finden wir keinen auch nur annähernd signifikanten Wert, da die Tests andere Maßstäbe anlegen.

Als Beispiel vergleichen wir jetzt die Ergebnisse zwischen den Tests. Schauen wir uns den Signifikanzwert bei der Analyse zwischen Echtzeitsimulation und der Kontrollgruppe (Keins) an. Beim LSD-Test liegt der Wert bei 0,01, im SCHEFFE Test liegt der Wert bei 0,075 und beim BONFERRONI Test bei 0,057. Die deutlichen Unterschiede bedeuten, dass bei einem Test signifikante Ergebnisse erreicht werden können, während der andere Test davon entfernt ist.

Aktuell ist dies der letzte Artikel der Serie zum angewandten wissenschaftlichen Arbeiten. Weitere Artikel sind derzeit nicht geplant. Wünsche werden per Kontaktformular entgegengenommen.

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