Writing Science

Multifaktorielle Varianzanalyse (MANOVA)

Mehrere abhängige Variablen mit MANOVA vergleichen

Wie auch bei Auswertungen über die einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVAanalysis of variance) können mit einer multifaktoriellen Varianzanalyse (MANOVA, multiple analysis of variance) mehrere Gruppen (unabhängige Variablen) miteinander verglichen werden. Die Besonderheit der MANOVA besteht darin, dass zusätzlich mehrere abhängige Variablen gleichzeitig untersucht werden können. Hierfür stellen die gängigen Statistikumgebungen SPSS, Stata oder RStudio die notwendigen Funktionalitäten bereit. StudentInnen und Ghostwriter für Statistik führen MANOVA-Berechnungen relativ regelmäßig bei höheren statistischen Arbeiten wie Masterarbeiten oder Dissertationen durch. Mehrere Gruppen hinsichtlich mehrerer Variablen vergleichen zu können, hat dabei nicht nur den Effekt einer besseren Übersichtlichkeit der Auswertung, vielmehr lassen sich über sogenannte Interaktionseffekte auch höhere Varianzanteile aufklären, was das Verfahren beispielsweise gegenüber einzelnen t-Tests oder der ANOVA robuster machen kann. Wie bei den anderen Verfahren zuvor auch sollten StudentInnen und Ghostwriter für Statistik aber auch bei der multifaktoriellen Varianzanalyse mehrere Voraussetzungen beachten.

Multifaktorielle Varianzanalyse (MANOVA): Voraussetzungen in SPSS, Stata und RStudio

Bei der multifaktoriellen Varianzanalyse (MANOVA) mittels SPSS, Stata oder RStudio gibt es ebenfalls, eine Vielzahl von Voraussetzungen zu berücksichtigen. Diese Voraussetzungsprüfung ist insbesondere bei Masterarbeiten und Dissertationen von großer Bedeutung, denn bei diesen Projekten sollten StudentInnen und Ghostwriter für Statistik darlegen, dass sie die angewandten Verfahren insoweit verstanden haben, als sie auch problemlos Eingang in den Ergebnisteil (und die Verteidigung) finden können. Zu den wichtigsten Voraussetzungen der MANOVA gehören:

  1. Die abhängigen Variablen müssen für die Durchführung einer multifaktoriellen Varianzanalyse intervallskaliert vorliegen.
  2. Die abhängigen Variablen müssen in allen Gruppen (unabhängige Variablen) der Normalverteilung folgen. Hier bietet sich zur Prüfung wieder der Kolmogorow-Smirnow- oder der Shapiro-Wilk-Test an. Die Normalverteilung sollte bei einem nicht signifikanten p-Wert > 0,05 angenommen werden.
  3. In der multifaktoriellen Varianzanalyse gibt es zwei oder mehrere unabhängige Variablen, die kategorial ausgeprägt ist (nominal oder ordinal skaliert). Zusätzlich sind die einzelnen unabhängigen Variablen in der MANOVA unabhängig voneinander.
  4. Die Varianzen der abhängigen Variablen sollten annähernd gleich sein, was auch hier mit dem Levene-Test (p-Wert > 0,05) geprüft werden kann.

Interpretation der multifaktoriellen Varianzanalyse in SPSS

Die statistische Interpretation der multifaktoriellen Varianzanalyse in SPSS ist der Interpretation der einfaktoriellen sehr ähnlich. StudentInnen und Ghostwriter für Statistik sollten im Falle der Auswertung einer MANOVA jedoch ein besonderes Augenmerk auf mögliche Interaktionseffekte richten. Nach Ausgabe der deskriptiven Statistik der MANOVA sowie des Levene-Tests erhalten StudentInnen und Ghostwriter für Statistik die eigentliche Statistik der multifaktoriellen Varianzanalyse. Hier sind (wie auch im Falle der einfaktoriellen Varianzanalyse) die Haupteffekte dargestellt. Diese repräsentieren signifikante Unterschiede in der abhängigen Variable entlang der verschiedenen Ausprägungen einer unabhängigen Variable. Über die SPSS-Darstellung im Falle der einfaktoriellen Varianzanalyse sehen StudentInnen und Ghostwriter für Statistik bei der multifaktoriellen Variante überdies noch die sogenannten Interaktionseffekte.

SPSS-Statistik einer multifaktoriellen Varianzanalyse mit den Faktoren Geschlecht und Symptomstärke

Interaktionseffekte in der MANOVA

Wie anhand der obigen SPSS-Abbildung erkennbar ist, ergibt sich für eine beliebige abhängige Variable (bspw. im Falle einer medizinischen Dissertation der pulmonal-arterielle Blutdruck, PAP), dass dieser bei Frauen mit mittlerer Symptomstärke stärker ausgeprägt ist als bei Männern mit mittlerer Symptomstärke. Werden die stark symptomatischen PatientInnen betrachtet, ist es umgekehrt. Um derartige Fragestellungen zu untersuchen, bietet sich für StudentInnen und Ghostwriter für Statistik die Durchführung der multifaktoriellen Varianzanalyse in SPSS, Stata oder RStudio insbesondere bei Masterarbeiten und Doktorarbeiten an. Falls Sie Fragen dahin gehend haben, ob im Falle Ihres statistischen Datensatzes eine Auswertung mittels MANOVA möglich und sinnvoll ist und was bezüglich der Voraussetzungen und Interpretation der Daten noch zu beachten ist, freuen wir uns auf Ihre Nachricht!