{"id":811,"date":"2023-07-28T16:20:35","date_gmt":"2023-07-28T16:20:35","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:20:35","modified_gmt":"2023-07-28T16:20:35","slug":"wiederholte-messungen-anova-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-spss\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine anova mit wiederholten messungen in spss durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/anova-wiederholte-messungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ANOVA mit wiederholten Messungen<\/a> wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen.<\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in SPSS eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3 data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: ANOVA mit wiederholten Messungen in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Forscher wollen wissen, ob vier verschiedene Medikamente unterschiedliche Reaktionszeiten verursachen. Um dies zu testen, ma\u00dfen sie die Reaktionszeiten von f\u00fcnf Patienten auf vier verschiedene Medikamente. Da bei jedem Patienten jedes der vier Medikamente gemessen wird, verwenden wir eine ANOVA mit wiederholten Messungen, um festzustellen, ob sich die mittlere Reaktionszeit zwischen den Medikamenten unterscheidet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine ANOVA mit wiederholten Messungen in SPSS durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Geben Sie die folgenden Daten ein, die die Reaktionszeit (in Sekunden) von f\u00fcnf Patienten auf die vier Medikamente zeigen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8990 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss1.png\" alt=\"\" width=\"403\" height=\"323\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie eine ANOVA mit wiederholten Messungen durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann <strong>auf \u201eAllgemeines lineares Modell\u201c<\/strong> und dann <strong>auf \u201eWiederholte Messungen\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8992 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss2.png\" alt=\"\" width=\"542\" height=\"363\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Geben Sie im neuen Fenster, das erscheint, das <strong>Medikament<\/strong> f\u00fcr den Namen des Intra-Subjekt-Faktors ein. Geben Sie <strong>4<\/strong> f\u00fcr die Anzahl der Stufen ein (da jeder Proband vier verschiedene Medikamente getestet hat) und klicken Sie dann auf <strong>\u201eHinzuf\u00fcgen\u201c<\/strong> . Geben Sie <strong>ResponseTime<\/strong> als <strong>Kennzahlname<\/strong> ein und klicken Sie dann auf <strong>Hinzuf\u00fcgen<\/strong> . Klicken Sie abschlie\u00dfend auf <strong>Festlegen<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8993 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss3.png\" alt=\"\" width=\"252\" height=\"380\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, jede der vier Medikamentenvariablen in den Bereich mit der Bezeichnung <strong>\u201eInnerhalb der Subjekte\u201c-Variablen<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8994 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss4.png\" alt=\"\" width=\"412\" height=\"366\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie anschlie\u00dfend auf <strong>Diagramme<\/strong> . Ziehen Sie das variable <strong>Medikament<\/strong> in den Bereich mit der Bezeichnung <strong>\u201eHorizontale Achse\u201c<\/strong> . Klicken Sie dann auf <strong>Hinzuf\u00fcgen<\/strong> . Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8995 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss5.png\" alt=\"\" width=\"319\" height=\"489\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie anschlie\u00dfend auf <strong>EM-Mittel<\/strong> . Ziehen Sie die <strong>Arzneimittelvariable<\/strong> in das Feld mit der Bezeichnung <strong>\u201eMittelwerte anzeigen f\u00fcr\u201c<\/strong> . Aktivieren Sie dann das Kontrollk\u00e4stchen neben <strong>\u201eHaupteffekte vergleichen\u201c<\/strong> und w\u00e4hlen Sie <strong>\u201eBonferroni\u201c<\/strong> aus dem Dropdown-Men\u00fc aus. Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8997 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss6-1.png\" alt=\"\" width=\"433\" height=\"292\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie abschlie\u00dfend auf <strong>OK<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>\u201eOK\u201c<\/strong> klicken, werden die Ergebnisse der ANOVA mit wiederholten Messungen angezeigt. So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tests innersubjektbezogener Effekte<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Tabelle zeigt die Gesamt-F-Statistik und den entsprechenden p-Wert der ANOVA mit wiederholten Messungen. Wir verwenden im Allgemeinen Werte aus der Linie mit der Bezeichnung <strong>Greenhouse-Geisser<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gem\u00e4\u00df dieser Zeile betr\u00e4gt die F-Statistik <strong>24,759<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,001<\/strong> . Da dieser p-Wert unter 0,05 liegt, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied in den durchschnittlichen Reaktionszeiten zwischen den vier Medikamenten gibt.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8998 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss7.png\" alt=\"Ausgabe der ANOVA mit wiederholten Messungen in SPSS\" width=\"578\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Paarweise Vergleiche<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da wir die Nullhypothese abgelehnt haben, bedeutet dies, dass mindestens zwei Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind. Um festzustellen, welche Mittelwertgruppen unterschiedlich sind, k\u00f6nnen wir diese Tabelle verwenden, die die paarweisen Vergleiche zwischen den einzelnen Arzneimitteln anzeigt.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8999 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss8.png\" alt=\"Paarweise Bonferonni-Vergleiche f\u00fcr ANOVA in SPSS\" width=\"543\" height=\"434\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In der Tabelle sehen wir die p-Werte f\u00fcr die folgenden Vergleiche:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medikament 1 versus Medikament 2 | p-Wert = <strong>1.000<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medikament 1 versus Medikament 3 | p-Wert = <strong>0,083<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medikament 1 versus Medikament 4 | p-Wert = <strong>0,010<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medikament 2 versus Medikament 3 | p-Wert = <strong>0,071<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medikament 2 versus Medikament 4 | p-Wert = <strong>0,097<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medikament 3 versus Medikament 4 | p-Wert = <strong>0,011<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die einzigen p-Werte unter 0,05 gelten f\u00fcr Arzneimittel 1 gegen\u00fcber Arzneimittel 4 und Arzneimittel 3 gegen\u00fcber Arzneimittel 4. Alle anderen Vergleiche weisen p-Werte \u00fcber 0,05 auf.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Diagramm der gesch\u00e4tzten Grenzmittelwerte<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Diagramm zeigt die gesch\u00e4tzten durchschnittlichen Reaktionszeiten f\u00fcr jedes Medikament. Aus der Grafik k\u00f6nnen wir deutlich erkennen, dass die Reaktionszeiten zwischen den vier verschiedenen Medikamenten erheblich variierten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-9000 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/repeteanovaspss9.png\" alt=\"\" width=\"529\" height=\"352\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir die Ergebnisse der ANOVA mit wiederholten Messungen berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n<blockquote data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen wurde durchgef\u00fchrt, um zu bestimmen, ob sich die mittlere Reaktionszeit der Patienten zwischen vier verschiedenen Medikamenten unterschied.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen ergab, dass die Art der verwendeten Medikamente zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit f\u00fchrte (F = 24,75887, p = 0,001).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Bonferroni-Test f\u00fcr mehrere Vergleiche ergab, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied in den Reaktionszeiten zwischen Patienten gab, die Medikament 1 und Medikament 4 sowie Medikament 3 und Medikament 4 einnahmen.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine ANOVA mit wiederholten Messungen wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen. 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