SPSS-FORUM.DE

[Maia]

Hallo,
vielleicht kannst mir jemand eine Frage beantworten, da ich in der Literatur nicht fündig werde. Ich möchte zwei Gruppen (1 n = 92, 2 n = 88)vergleichen, die Daten sind nicht normalverteilt. Deshalb habe ich den Mann-Whitney-Test gewählt. Insgesamt habe ich die Gruppen für 6 Items verglichen und bei 2 Items statistisch signifikante Unterschiede gefunden. Wenn ich meine Stichprobe jedoch erst in zwei Teile teile (m und w) und danach für jeden einzelnen Teil wieder den Mann-Whitney-Test durchführe, ergeben sich bei beiden Hälften keine signifikanten Ergebnisse. Wie kann das sein. Hängt das mit der Gruppengröße zusammen? Ich hbae bei der zweigeteilten Stichprobe für w n = 50 und n = 52,und für m n = 38 und n = 40. Wäre toll, wenn ich eine Antwort bekäme.

[ponderstibbons]

Ich möchte zwei Gruppen (1 n = 92, 2 n = 88)vergleichen, die Daten sind nicht normalverteilt.

Wer hat Dir weisgemacht, das sei relevant? Daten müssen nicht normalverteilt sein. Allenfalls
innerhalb der Gruppen sollten die Daten jeweils aus einer normalverteilten Grundgesamtheit
stammen. Aber auch das ist nur von Interesse, wenn die Stichprobe insgesamt klein ist.
Bei einer Stichprobengröße wie der Deinen ist der t-Test robust, auch wenn die Variablen
innerhalb der beiden Gruppen nicht aus normalverteilten Grundgesamtheiten stammen
sollten (zentraler Grenzwertsatz).

Deshalb habe ich den Mann-Whitney-Test gewählt. Insgesamt habe ich die Gruppen für 6 Items verglichen und bei 2 Items statistisch signifikante Unterschiede gefunden. Wenn ich meine Stichprobe jedoch erst in zwei Teile teile (m und w) und danach für jeden einzelnen Teil wieder den Mann-Whitney-Test durchführe, ergeben sich bei beiden Hälften keine signifikanten Ergebnisse. Wie kann das sein. Hängt das mit der Gruppengröße zusammen?

Eine naheliegende Vermutung.

Aber was soll das getrennte testen, welchen Sinn und Zweck hat das?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

6 Items verglichen

Die wichtigsten mitzuteilenden Sachverhalte sind immer:
- Um welche Art Items handelt es sich und was wird jeweils auf welche Art und Weise (ggfs Antowortkategorien?, Maßeinheiten? etc) gemessen?

Gruß
S.

[Maia]

Vielen Dank schonmal für die Antworten! Das mit der Normalverteilung hatte ich aus den Statistikvorlesungen so im Kopf und ich habe die website Laerd-Statistics als Hilfe genommen.
Es geht um die Einschätungen der Eigenschaften von Pflegepersonal (z.B. Pflegepersonal ist selbslos) , die Teilnehmer mussten auf einer vollverbalisierten 7-stufigen Likert-Skala antworten. Ich habe dann die Gruppen Wenigseher und Vielseher von Krankenhausserien miteinander verglichen und es kamen signifikant unterschiedliche Ergebnisse heraus. Dann wollte ich gucken, ob der Effekt nur bei Männern oder nur bei Frauen stärker ist und habe deshalb meine Stichprobe nochmal in w un m aufgeteilt und dann kam bei keiner der beiden Gruppen signifikante Unterschiede heraus. Das wundert mich ein wenig.Ich habe jetzt nochmal den t-Test für unabhängige Stichproben ausgeführt und komme zum selben Ergebnis. Liegt es also vielleicht an den kleineren Gruppengrößen. Ich bin jetzt o unsicher was ich im Ergebnisteil schreiben soll. Ja es gibt signifikanten Unterschiede, wenn man Wenigseher und Vielseher vergleicht, aber nicht nur bei männern und nicht nur bei Frauen ergibt für mich keinen Sinn.
Liebe Grüße

[ponderstibbons]

Es geht um die Einschätungen der Eigenschaften von Pflegepersonal (z.B. Pflegepersonal ist selbslos) , die Teilnehmer mussten auf einer vollverbalisierten 7-stufigen Likert-Skala antworten.

Obacht. Likert-Skala ist die Bezeichnung eines Messinstrumentes, das aus mehreren Likert-Items besteht,
die summiert werden. Nicht die Bezeichnung des Antwortformats einzelner Items. Und Du hast offenbar hier
keine Items aufsummiert, also hast Du keine Likert-Skala.

Ich habe dann die Gruppen Wenigseher und Vielseher von Krankenhausserien miteinander verg
lichen und es kamen signifikant unterschiedliche Ergebnisse heraus. Dann wollte ich gucken, ob der Effekt nur bei Männern oder nur bei Frauen stärker ist und habe deshalb meine Stichprobe nochmal in w un m aufgeteilt und dann kam bei keiner der beiden Gruppen signifikante Unterschiede heraus.

Das korrekte vorgehen ist in dem Fall eine zweifaktorielle Varianzanalyse mit den Faktoren
"Gruppe" (Wenigseher versus Vielseher) und "Geschlecht". Die Wechselwirkung repräsentiert,
ob der Effekt von "Gruppe" je nach Geschlecht unterschiedlich ist.
Falls die Einteilung in die 2 Gruppen "Vielseher versus Wenigseher" auf der Dichotomisierung
einer eigentlich höher skalierten (ordinalen oder intervallskalierten) Variable erfolgte,
wäre das übrigens ein grober Schnitzer. Man sollte die Ausgangsvariable verwenden und nicht
dichotomisieren. Allenfalls ließe sich noch die Einteilung in 3 (statt 2) Gruppen rechtfertigen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Maia]

Danke, dass hilft mir wirklich weiter! Ich werde es mit der zweifaktoriellen Varianzanalyse versuchen. Die Wenigseher und Vielseher habe ich natürlich aus einer höherskalierten Variable dichotomisiert. Ups. Wenn ich das nicht gemacht hätte, wäre ich glaube ich mit der Auswertung überfordert gewesen. Ich werde jetzt darauf hinweisen, dass das so nicht hätte gemacht werden sollen. Seht auch in dem Andy Field Buch merke ich gerade.

[ponderstibbons]

Wenn Dein Betreuer es so abgesegnet hat, bist Du ja auf der sicheren Seite.

[Maia]

Wenn Dein Betreuer es so abgesegnet hat, bist Du ja auf der sicheren Seite.

Ja, das haben wir ja so besprochen. Trotzdem war der Hinweis sehr hilfreich, da es ja durchaus ein sehr ernstzunehmender Kritikpunkt ist. Ich hatte selber schon geschrieben, dass die Gruppenzuordnung problematisch ist, aber jetzt kann ich das nochmal mit Literatur belegen und auf die Idee wäre ich sonst nicht gekommen. Deshalb wollte ich mich nochmal recht herzlich bedanken für die wertvollen Tipps und die investierte Zeit von Ihnen!

[strukturmarionette]

Hi,

- bei kategorialen ordinären AVs sind parametrische Verfahren (bspw F-Test von Anova) nicht möglich.

Gruß
S.