Welches statistische Analyseverfahren für Vergleich zweier abhängiger Stichproben (Messwiederholung) unter Einbezug der Kontrollgruppe?
Hey ihr da draußen,
ich schreibe aktuell an meiner Masterarbeit, in der ich den Vokabelzuwachs einer Versuchsgruppe analysieren möchte, die als Treatment/Intervention drei Wochen Minecraft auf Englisch gespielt hat. Dazu habe ich zwei Vokabeltests schreiben lassen, einen Pre-Test und einen Post-Test, und auch die Daten einer Kontrollgruppe eingeholt. Wenn ich mich richtig informiert habe, kann ich über den T-Test für abhängige Stichproben herausfinden, ob sich meine Versuchsgruppe signifikant verbessert hat, oder nicht.
Aber ich weiß irgendwie nicht, wie ich die Daten der Kontrollgruppe mit einbeziehen soll, um auszuschließen, dass der zweite Test vielleicht einfach leichter war, die Kinder in der Zwischenzeit einen Teil der Vokabeln im Unterricht hatten etc. Mein Statistik Buch (Forschungsmethoden und Evaluation von Döring und Bortz) sagt mir, dass ich dafür die zweifaktorielle Varianzanalyse benutzen soll. Aber zum einen habe ich ja gar keine zwei Faktoren, sondern nur einen (ob die Gruppe am Treatment teilgenommen hat oder nicht), und zum anderen habe ich durch einige YouTube Videos herausgefunden, dass sowohl die ein- als auch die zweifaktorielle Varianzanalyse nur benutzt werden, wenn man mehr als zwei Gruppen hat.
Ich bin daher jetzt sehr verwirrt, wie ich vorgehen soll. Hat jemand Erfahrung mit den Verfahren und kann mir sagen welches das richtige ist? Das würde mir unglaublich weiterhelfen!!
Dankeschön!
2 Antworten
Gemischte Varianzanalyse mit Messwiederholungen. Es gibt den Messwiederholungsfaktor (Innersubjektfaktor) "Messzeitpunkt" mit den Ausprägungen vorher und nachher, sowie den Gruppierungsfaktor (Zwischensubjektfaktor) "Gruppe" mit den Ausprägungen Experimentell und Kontroll. Die Wechselwirkung zwischen Gruppe und Zeitpunkt gibt Auskunft darüber, ob sich die Gruppen hinsichtlich prä-post-Veränderung unterscheiden.
Ich würde an deiner Stelle eine "Mixed Anova" empfehlen. Mit dieser kannst du sowohl innerhalb (2 Zeitpunkte: pre vs. post) als auch zwischen den Gruppen (Treatment vs. control) Mittelwertunterschiede feststellen. Hier wird das mit SPSS gut dargelegt: "https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/mixed-anova-using-spss-statistics.php". Zusätzlich solltest du sogenannte "profile-plots" implementieren, die die Mittelwerte für Zeit und Gruppen graphisch darstellen.
Ebenfalls ist ein regressionsbasierter Ansatz mit der Difference-in-Difference Methode möglich, um Effekte zwischen Behandlungs- und Kontrollgruppen zwischen zwei Zeitpunkten zu untersuchen. Ich würde allerdings zur Mixed ANOVA raten.
Viel Erfolg mit deiner Arbeit!