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Simple Effekts analysis – Anwendung mit mixed design ANOVA
Hat jede einzelne Behandlungsart für sich auch zu einem Rückgang der Depression geführt?

1. Zeile: Definiert ein ALM (allgemeine lineare Modell) mit der abhängigen Variablen HRSD_baseline und HRSD_post_treatment (= Stufen des abhängigen Faktors) und dem unabhängigen Faktor Behandlung
2. Zeile: Definiert, dass der abhängige (= Messwiederholungs-)Faktor Zeit heißt und 2 Stufen hat
3. Zeile: Spezifikation der simple effects analysis: TABLES(…) definiert die beiden Faktoren, die getestet werden sollen; COMPARE(Behandlung) gibt an, dass der Effekt der Behandlung innerhalb der Stufen des anderen Faktors (Zeit) untersucht werden soll

Test auf Behandlungsunterschiede innerhalb der Stufen:

nicht signifikant zur Baseline, signifikant nach der Behandlung
Da Wechselwirkung signifikant (p < .001), wird dies nun interpretiert

nicht

niedrigere

Durchführung einer 2. simple effects analysis
mit Bezug auf die Zeit (COMPARE(Zeit)).

Test der jeweiligen Behandlungseffekte: beide Behandlungen führen zu einem signifikanten Rückgang der Depressivität

Interpretation:

Beide Treatments waren wirksam in der Behandlung der Depression (Haupteffekt Zeit, p < .001; gleichermaßen signifikante Effekte in der simple effects analysis)
Die Wirksamkeit der Treatments unterschied sich jedoch (Wechselwirkung, p < .001)
Während zur Baseline beide Behandlungsgruppen vergleichbar hinsichtlich ihrer Depressivität waren (simple effects analysis; Zeitpunkt 1: p = .057), hatten die Patienten der Gruppe CBT + Med nach Beendigung der Behandlung

niedrigere Werte

Tags: Haupteffekt, mixed ANOVA, simple effects analysis
Quelle: VO04