SPSS-FORUM.DE

[Lolo0685]

Hallo Ihr lieben.
Möchte das auch gern mal das Forum ausprobieren, vll. könnt Ihr mir bei einer Entscheidung helfen. schreibe gerade ,meine Bachelorarbeit.

Kurze Erklärung: Meine Hypothese lautet: "Gegenwärtige ehrenamtliche Engagements werden in der Lernhaltigkeit ihrer Aufgaben höher eingeschätzt, als gegenwärtige berufliche Tätigkeiten". (Ich untersuche das anhand von Mittelwertunterschieden)

Für den T-Test f. unabh. SP müssen ja 3 Bedingungen erfüllt werden (unabhängige Stichprobe, Normalverteilung, Varainzgleichheit)
UV= ehrenamtliches Engagement (N=50), UV= berufliche Tätigkeit (N=46), AV= Lernhaltigkeit der Aufgabe-->Bedingung 1. erfüllt
2. Test der Normalverteilung (KS-Test) ergab einen einseitige sig.(meine H ist ja gerichtet, also Sig.emp/2)von p=.036<.05, also keine Normalverteilung

Verletzung der Bedingung 2., d.h. also U-Test: der sagt mit einer einseitigen asymptotischen Sig. p=.03<.05 das es einen sig. Unterschied zwischen den Gruppen (bzw. sind es eher Kategorien) gibt. U-Test gibt ja nur an das es einen Unterschied zwischen den Rängen gibt.....oder?

Jetzt hab ich aber gelesen, dass der T-Test trotzdem gut ist, auch bei Nicht-Normalverteilung(?) und ich will ja den Unterschied zwischen den Mittelwerten der Gruppen feststellen. So, T-Test gemacht: Levene sagt (p=.056>.05, also ganz knapp!) das die Varianzen gleich sind, also schonmal gut... und die eins. sig. des T-Test sagt mit p=.066>05 wieder ganz knapp) das die mittlere Differenz von D=.126 zwischen den Gruppen nicht signifikannt ist!

Was nun? Welche Entscheidung treffe ich und wie begründet sich diese Entscheidung (z.B. Teststärke ect.)?

Noch eine kleine Frage dazu: Bei signifikanten Ergebnisen sollte dann noch die Effektstärke berechnet werden um die Aussage hinreichend beurteilen zu können (stark, mittel, schwach), oder?

[ponderstibbons]

Das ist anscheinend ohne Bezug zur Software SPSS.

Daher erscheint statistik-forum.de geeigneter.

Die Voraussetzungen für einen t-Test recherchierst Du vorher vielleicht nochmal und siehst sie Dir genau an.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Lolo0685]

Hallo und erstmal danke für die Antwort.

Aber wie ist das gemeint? Ich arbeite mit der SPSS-Software und die Frage bezieht sich schon drauf: T-Test für zwei unabhängige SP
Ich habe die Voraussetzungen recherchiert: Normalverteilung, Varianzgleichheit, gut wenn nicht dann in die zweite Zeile, bei Varianzen sind nicht gleich...
...bin ich jetzt so auf dem Holzweg?
Ich bin kurz vorm abgeben und kann doch nicht so eine blöde Frage gestellt haben?

LG

[Lolo0685]

Hier steht das zum Beispiel: www.metheval.uni-jena.de/get.php?f=1014
"Der t-Test ist auch bei Verletzung der Voraussetzungen relativ robust. Erst, wenn die
Varianzen heterogen und die Stichprobenumfänge sehr unterschiedlich sind, kommt es
vermehrt zu Fehlentscheidungen. Dann sollte auf jeden Fall der Mann-Whitney-U-Test
verwendet werden!"

oder hier: http://www.methodenberatung.uzh.ch/de/d ... unabh.html
unter Vorrausetzung T-test:
Das untersuchte Merkmal ist in den Grundgesamtheiten der beiden Gruppen normalverteilt (bei Stichproben > 30 sind Verletzungen unproblematisch)

Ich versteh garnichts mehr

[ponderstibbons]

Aber wie ist das gemeint? Ich arbeite mit der SPSS-Software und die Frage bezieht sich schon drauf:

Es ist eine allgemeine Statistikfrage. Wenn Du ein spezielles Problem in Sachen Rechtschreibung oder Grammatik hast, fragt Du das doch auch nicht in einem Word-für-Windows-Forum, auch wenn Du da Deine Texte mit schreibst.

Wie die zweite Quelle sagt, sollen die Werte in den Gruppen aus Normalverteilungen stammen, nicht die Gesamtverteilung der abhängigen Variable.
Bei ausreichender Stichprobengröße (n > 30) ist aber auch ein Verstoß gegen diese Voraussetzung nicht mehr tragisch, der Test bleibt auch dann zuverlässig.

Bei ungleichen Varianzen und ungleichen Stichproben muss man nicht zwingend den U-Test verwenden, dann benutzt man den Welch-Test, das ist ein t-Test, bei dem wegen ungleicher Varianzen korrigiert wird. Womit wenigstens einen direkten Bezug zu SPSS haben: dort gibt es im t-Test bei den Ergebnissen wie festgestellt immer die Zeile "Varianzen sind nicht gleich", das ist der Welch-Test.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Lolo0685]

Ja, sorry,ich habs verstanden. Ich hab den Text vor gefühlt zwei Wochen bei Statistik-Forum eingestellt und da kommt einfach keine Antwort.

Ich versteh das mit den Gruppen und der AV nicht? Die Gruppen sind ja die ehrenamtlichen Engagierten (N=50) vs. Berufstätige (N=46), die getrennt analysiert werden sollen und deshalb unter Nicht-parametr.Test/Test bei zwei UV in die Gruppenvariable kommen und die Lernhaltigkeit ihrer Aufgaben (AV) kommt dementsprechend in die Testvariable rein...

Oder meinen Sie ich soll das über die (komischerweise) explorative Datenanalyse machen und dort den KS in Verbindung mit dem Shapiro Wilk machen, ist das besser?
(Das sind doch jetzt aber mal SPSS-Fragen)

Bleibt noch die Frage offen, ob es "zulässig" ist bei non-parametrischer Verteilung den U-Test und trotzdem zusätzlich den T-Test trotzdem mit anzugeben, um als Begründung, eine bessere Entscheidung zu fällen? Und was ist aber, wenn in beiden Tests wiedersprüchliche Ergebnisse in Bezug auf die Signifikanz entstehen, was bedeutet das für meine interpretation? (also eigendlich nix mit besserer Entscheidung, es ist völlig verwirrend.)

Tut mir echt leid, bin da wohl ein Dummi, aber danke das Sie sich die Mühe machen
LG

[ponderstibbons]

Ich ging davon aus, es seien 2 Gruppen, die hinsichtlich eine intervallskalierten abhängigen Variable verglichen werden sollen, vorzugsweise mittels t-Test. Beim t-Test muss man sich ab n > 30 über irgendwelche Normalverteilungen keine Sorgen mehr machen, bei ungleichen Varianzen nimmt man den t-Test mit Korrektur in "Varianzen sind nicht gleich". Da U-Test und t-Test unterschiedliche Sachverhalte testen (t-Test ist für Mittelwertunterschiede, der U-Test bezieht sich auf Ränge), kann es durchaus zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Lolo0685]

Ja gut, ich entscheide mich für das Ergebnis vom U-Test, weil der bei non-parametrie eben besser ist. Führe das Ergebnis vom T-Test trotzdem mit an und der Rest ist halt Diskussionssache: "T-Test nutzt mehr Informationen in den Daten, weil er mit Originalwerten operriert und der U-Test eher in Rangplätze transformiert, weil aber die Voraussetzung verletzt wurde, ist der U eben sicherer. Die Effektstärke ist mit r=.25 sowieso bloß schwach...
Denke das müsste so reichen

[Lolo0685]

Übrigens kann man die Effektstärke auch hier berechnen lassen https://www.psychometrica.de/effektstaerke.html
das gibt es einen Rechner für ähnlich große Gruppengröße und einen für unterschiedliche Gruppengröße, da nimmt der z.B. Cohens d, der is da wohl besser und berechnet das viel genauer als von hand. Nur mal so , weil es hier anscheinend so viele Zugriffe zu diesem Thema gibt