SPSS-FORUM.DE

[Maike]

Hallo,

ich habe mit SPSS einen T-Test durchgeführt (Mittelwertvergleich unabhängiger Stichproben).
Nun möchte ich die Effektstärke berechnen nach der Formel von Hedge mit (sog. gepoolte Standardabweichung im Nenner)

g= (x1-x2)/
Wurzel(
((n1-1)*σ1^2+(n2-1)*σ2^2)/
(n1+n2-2)
)

mit der Formel komme ich soweit klar, aber ich kann nicht sagen was ich für n1 und n2 einsetzen soll. 29 verschiedene Personen (männlich=16 und weiblich=13) haben GPS Daten aufgezeichnet (~900 Fahrten gesamt und ~600.000 Datensätze der sekündlichen Aufzeichnungen). Den T-Test habe ich auf die 600.000 angewendet.

Möglichkeit a) Datensätze Männlicher und weiblicher Probanden als n
Möglichkeit b) Fahrtanzahl männlicher und weiblicher Probanden als n
Möglichkeit c) männliche und weibliche Probanden als n

Wenn ich die Teststärke berechne brauche ich ja ebenfalls das n. Hat jemand einen Rat?

Gruß, Maike

[strukturmarionette]

Hi,

Was sind UV und AV?

Gruß
S.

[Maike]

Hallo,
Danke schon mal für die Antwort!

das ist wohl der Knackpunkt. Das Geschlecht ist in jedem Fall die unabhängige Variable (Stichprobe männlich und Stichprobe weiblich) und die Geschwindigkeit hier die abhängige Variable.

Der t-test wird auf die 600.000 Datensätze angewendet (Darunter viele Datensätze mehrerer weiblicher und männlicher Personen).

Außerdem sind alle Probanden unabhängig voneinander (männliche und weibliche). Man kann aber auch argumentieren, dass die einzelnen Fahrten unabhängig voneinander sind.

[strukturmarionette]

Hi,

viell unter Pkt.-2:
http://www.psychometrica.de/effektstaerke.html#cohenb

Gruß
S.

[ponderstibbons]

Den T-Test habe ich auf die 600.000 angewendet.

Das ist unzulässig. Wenn mehrere Beobachtungen von derselben Person stammen, sind diese nicht mehr unabhängige Beobachtungen, was die Voraussetzung für den t-Test verletzt und die Ergebnisse verfälscht. Jeder Proband darf nur durch 1 Wert der abhängigen Variable repräsentiert werden. Willst Du die 600.000 Einzelbeobachtungen nicht probandenweise zu jeweils 1 Wert zusammenfassen, dann musst Du ein anderes Verfahren als den t-Test verwenden (ein Mehrebenenmodell z.B.).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons