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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
- Patienten unterschieden sich nicht zur Baseline (p = .057)- Nach der Behandlung hatte jedoch die Gruppe CBT + Med niedrigere Werte als Gruppe CBT (p < .001)

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 als die Patienten der Gruppe CBT (Zeitpunkt 2: p < .001)