SPSS-FORUM.DE

[Rolanda]

Hallo,

ich würde gerne eine binäre Variable in 3 Gruppen vergleichen. Meine Gruppen haben Fallzahlen von 64, 47 und 18 Personen.
Beim Vergleich von 2 Gruppen wurde mir gesagt ich soll den Chi-Quadrat-Test nehmen und dann die 2-seitige Signifikanz nach Fisher als p-Wert benutzen.

Wie funktioniert das aber nun bei 3 Gruppen? Kann ich einfach den Test wie bisher für 2 Gruppen ausführen und das dann insgesamt 3x machen, bis ich alle Gruppen gegeneinander verglichen habe oder muss ich einen Globaltest vorschalten?

Kann ich den Chi-Quadrat-Test für die 3 Gruppen zusammen machen und wenn ja, welchen p-Wert muss ich dann nehmen (Chi-Quadrat nach Pearson, Likelihood-Quotient oder Zusammenhang linear-mit-linear)?
Und wie kriege ich den p-Wert zwischen 2 einzelnen Gruppen raus?

Ich bin ziemlich aufgeschmissen und freue mich riesig über jede Hilfe!!!

VLG

[Joleena]

Hey Rolanda,

die Gruppenaufteilung einer binären Variable ist tatsächlich nur mittels Chi-Quadrat bzw. X²-Anpassungstest zu überprüfen. Da ist es völlig egal, wie viele Gruppen du hast.

Du gehst über Analysieren > Deskriptive Statistik > Kreuztabellen. Dort fügst du die binäre Variable und die Gruppenvariable ein und wählst unter „Statistik“ Chi-quadrat und Cramers-V aus. Chi-Quadrat testet, ob es einen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen gibt, oder ob die Verteilung rein zufällig ist. Chi-quadrat ist von der Stichprobengröße abhängig, also du bräuchtest für jede Gruppe mindestens 50. Da du die nicht hast, wählst du auch Cramers-V, denn dieser ist nicht von N abhängig. Angeben tust du beide p-Werte (Chi-Quadrat nach Pearson). Wenn du Cramers-V nimmst, brauchst du nicht unbedingt den exakten Test nach Fischer. Nachlesen kannst du das alles im Bortz ode rbei Field.

Leider kannst du nicht testen, welche Gruppen sich unterscheiden. Zumindest nicht mit SPSS. Mit STATA geht es irgendwie, aber das ist komplizierter. DU kannst also nur sagen, es gibt einen Zusammenhang zwischen Gruppe und … (die andere Variable).

Ich hoffe, es hilft dir weiter
Beste Grüße