SPSS-FORUM.DE

[Josnapnas]

Hallo liebes Forum,

ich habe eine Frage zu meiner derzeitigen Auswertung:

Ich habe die Übertragungen der Fußball-WM komplett codiert. Nehmen wir an, eine Hypothese lautet vereinfacht, dass für Beiträge mit Bezug zu Russland signifikant mehr (bezogen auf die Sendezeit) über nicht-sportliche Themen berichtet wird, als bei Themen ohne russischen Bezug. Ich habe also eine Testvariable (Dauer) und eine Gruppierungsvariable (Bezug_Russland), dazu eine Filtervariable (nicht-sportliche Themen). Kann ich nun inhaltlich sinnvoll einen t-Test für unabhängige Stichproben ausführen?

Ich bin mir aus folgendem Grund nicht sicher: Die Lehre bezieht sich ja meistens auf die Untersuchung von Umfragen, bei denen ist der Mittelwert meistens der zentrale Kennwert. Mir ist der Mittelwert, also die durchschnittliche Länge einer Analyseeinheit, ja ziemlich egal, für mich ist die Summe der Sendezeiten der einzelnen Analyseeinheiten entscheidend. So gesehen macht ein Mittelwertsvergleich (was ein t-Test ja ist) ziemlich wenig Sinn oder? Was habe ich dann für andere Möglichkeiten mit Werten wie den mir vorliegenden zu rechnen? Nur deskriptiv (Summe A ist größer als Summe B, also liegt ein Unterschied vor)? Wo ziehe ich dann die Grenze für einen signifikanten Unterschied? Eine Sekunde mehr, eine Minute mehr, eine Stunde mehr?

Ihr seht, ich bin grad etwas verunsichert und freue mich über jede Unterstützung.

Vielen Dank und mit besten Grüßen,

Jonas

[ponderstibbons]

Das ist keine Frage zur Software SPSS. Geeignet erscheint http://www.statistik-forum.de .

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Josnapnas]

Oh, sorry, mein Fehler, habe es dort gepostet.

Falls jmd ne Idee hat http://www.statistik-forum.de/allgemein ... 5e4cbc44a8

[strukturmarionette]

Hi,

Kann ich nun inhaltlich sinnvoll einen t-Test für unabhängige Stichproben ausführen?

- Der Test setzt voraus eine kategoriale dichtome UV und eine mindestens intervallskalierte AV.
- Ob die bei Dir vorliegen, kannst Du nur selber entscheiden.
- Des Weiteren gelten -statistisch- die Anwendungsvoraussetzungen des Allgemeine Linearen Modells und der frequentistischen Inferenzstatistik
- Und natürlich das wichtigste: Korrekte (fachliche) Modellspezifikation

Gruß
S.