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[lelak]

Hallo Zusammen,
ich hoffe jemand kann mir bei meiner Hypothesenprüfung helfen ich bin ziemlich am verzweifeln weil ich einfach nicht weiter komme.

Die Hypothese lautet "Es gibt einen positiven Zusammenhang zwischen dem Folgen von Fitness-Influencern auf Instagram und dem Sport machen" - hierfür habe ich Daten aus einem Fragebogen: einmal um die Variable Fitness-Influencer zu messen (-> Folgst du Fitness-Influencern ja/nein) und einmal um die Sportaktivität abzufragen (-> machst du regelmäßig Sport ja/nein). Muss jetzt, da es sich bei beiden Variablen um nominales Skalenniveau handelt, mithilfe Analysieren -> deskriptiver Statistik -> Kreuztabellen der Korrelationskoeffizient berechnet werden oder bin ich da komplett auf der falschen Spur? Weil laut diesem gibt es keine Korrelation zwischen beiden Variablen, obwohl zu 99,9% das Gegenteil der Fall ist (25 von 26 Personen macht Sport und Folgt Fitnessinfluencern)

Ich bin jedem super dankbar der mir eventuell einen kleinen Tipp geben könnte!!

[ponderstibbons]

Ich finde einen Korrelationskoeffizienten hier wenig nützlich.
Warum nicht einfach die Angabe des %-Anteils Sporttreibender
in der Follower-Gruppe versus der Nicht-Follower-Gruppe?

Ob ein Zusammenhang besteht zwischen den beiden Variablen,
wäre am ehesten per Chi²-Test zu analysieren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[lelak]

Ich finde einen Korrelationskoeffizienten hier wenig nützlich.
Warum nicht einfach die Angabe des %-Anteils Sporttreibender
in der Follower-Gruppe versus der Nicht-Follower-Gruppe?

Ob ein Zusammenhang besteht zwischen den beiden Variablen,
wäre am ehesten per Chi²-Test zu analysieren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke für die Antwort!
Anhang der %-Zahlen sieht man zwar, dass ein Zusammenhang zwischen den Variablen besteht, aber das muss ich ja statistisch signifikant nachweisen - dazu reichen dir reinen % Zahlen ja nicht aus.

Ich habe einen Chi2-Test durchgeführt, bei welchem jedoch als Signifikanz ein Wert von 0,178 rauskommt - das würde ja bedeuten, dass es keinen Zusammenhang gibt. Das kann aber mit logischem Denken wegen der Kreuztabelle eigentlich nicht möglich sein..

[ponderstibbons]

Anhang der %-Zahlen sieht man zwar, dass ein Zusammenhang zwischen den Variablen besteht, aber das muss ich ja statistisch signifikant nachweisen - dazu reichen dir reinen % Zahlen ja nicht aus.

Ja, eben dafür der Chi² Test.

(25 von 26 Personen macht Sport und folgt Fitnessinfluencern)

Nach nochmaligem Lesen drängt sich mir die Frage auf, ob Deine Gesamtstichprobe n=26 beträgt?
In dem Fall musst Du höchstwahrscheinlich im output für den Chi²-Test die Angabe "Fisher's exact test" verwenden.
Allerdings gibt es weder was nachzuweisen noch zu testen, wenn Du eine Stichprobe hast, wo es nur 1 (oder gar
keinen?) Nichtsporttreibenden bzw. 1 nicht-Follower gibt. Dadurch hättest Du schlicht zu wenig Variation in Deiner
Stichprobe und könntest keine Zusammenhänge bzw. Unterschiede nachweisen. Oder hast Du doch mehr als nur die
n=26?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[lelak]

Anhang der %-Zahlen sieht man zwar, dass ein Zusammenhang zwischen den Variablen besteht, aber das muss ich ja statistisch signifikant nachweisen - dazu reichen dir reinen % Zahlen ja nicht aus.

Ja, eben dafür der Chi² Test.

(25 von 26 Personen macht Sport und folgt Fitnessinfluencern)

Nach nochmaligem Lesen drängt sich mir die Frage auf, ob Deine Gesamtstichprobe n=26 beträgt?
In dem Fall musst Du höchstwahrscheinlich im output für den Chi²-Test die Angabe "Fisher's exact test" verwenden.
Allerdings gibt es weder was nachzuweisen noch zu testen, wenn Du eine Stichprobe hast, wo es nur 1 (oder gar
keinen?) Nichtsporttreibenden bzw. 1 nicht-Follower gibt. Dadurch hättest Du schlicht zu wenig Variation in Deiner
Stichprobe und könntest keine Zusammenhänge bzw. Unterschiede nachweisen. Oder hast Du doch mehr als nur die
n=26?

Meine Gesamtstichprobe beträgt leider nur n=31.. heißt das mit einer so kleinen Stichprobe kann ich absolut nichts testen?

[ponderstibbons]

Die Stichprobengröße wäre hier nichtmal das Problem, sondern eben die
anscheinend sehr geringe Variation. Statistik kann man nicht gut betreiben,
wenn fast alle dasselbe Muster aufweisen. Eine Deskriptivstatistik mit 25 von
31, die das besagte Muster aufweisen, ist ja auch nicht uninteressant als
Ergebnis. Vielleicht berechnest Du für diesen Anteil noch ein Konfidenzintervall,
dann hast Du auch Inferenzstatistik drin.

Wie verteilen sich die 31 denn auf die 4 Kombinationen?
25 sind Follower+Sporttreibende, 1 Nichtfollower+Sporttreibend,
was machen die übrigen 5?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[lelak]

Die Stichprobengröße wäre hier nichtmal das Problem, sondern eben die
anscheinend sehr geringe Variation. Statistik kann man nicht gut betreiben,
wenn fast alle dasselbe Muster aufweisen. Eine Deskriptivstatistik mit 25 von
31, die das besagte Muster aufweisen, ist ja auch nicht uninteressant als
Ergebnis. Vielleicht berechnest Du für diesen Anteil noch ein Konfidenzintervall,
dann hast Du auch Inferenzstatistik drin.

Wie verteilen sich die 31 denn auf die 4 Kombinationen?
25 sind Follower+Sporttreibende, 1 Nichtfollower+Sporttreibend,
was machen die übrigen 5?

Danke für die Hilfe!
Die Verteilung ist folgendermaßen: Sport ja+Fitness-Influencer ja: 25/ Sport ja+Fitness-Influencer nein: 1/ Sport nein+Fitness-Influencer ja: 4/ Sport nein + Fitness-Influencer nein: 1

[ponderstibbons]

Dann hast Du eine Stichprobe weitgehend innerhalb von Followern gesammelt?
Dass bei "Sport ja" das Verhältnis 25:1 ist und bei "Sport nein" 4:1, zeigt sehr
schnell, dass es da innerhalb dieser Studie keinen nennenswerten Unterschied
gibt bzw. keine nennenswerte Korrelation (bei n=5 in der kleineren Gruppe ist
das Berechnen von Prozentzahlen sicher nicht sinnvoll).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons