Statistik-Tutorial Forum

[jack]

hallo zusammen

ich schreibe gerade eine arbeit zum thema käuferverhalten

ich habe getestet wie sportlich sich die befragten selbst einschätzen und dann 2 produkte zur auswahl gestellt wovon eines sportliche attribute aufweist...

jetzt möchte ich in mehreren schritten testen ob generell die ausprägung "sportlich-unsportlich" einen einfluss auf die auswahlentscheidung hat und in weiteren schritten auch noch nach geschlecht und involviertheit unterscheiden

in bisher allen büchern zum thema spss findet sich für solche arten von analysen die kreuztabelle als empfohlene methode...hab sie dann mal genommen und es kommen leider nicht immer ergebnisse raus, die meine these (ausprägung hat einfluss auf auswahl) stützen...

fakt ist, dass das sportliche produkt insgesamt knapp doppelt so häufig gewählt wurde wie das unsportliche produkt...

die sportlichen personen bestätigen die these, sie wählen deutlich häufiger das sportliche produkt... nur leider nehmen auch die personen das sportprodukt, welche sich als unsportlich bezeichnen würden...und diese zeile der kreuztabelle "zerstört" mir meine signifikanz ...

jetzt die frage: ich hab nach weiterem intensivem recherchieren die nonparametrischen chi² tests gefunden, dort kann ich einfach nur ein merkmal testen... sprich bspw sportlich und auswahl und getrennt davon unsportlich und auswahl...

kann ich das einfach so machen? dann kriege ich nämlich fast immer signifikante ergebnisse ... allerdings berücksichtigt diese analyse nicht den fakt, dass insgesamt mehr sportliche produkte gekauft wurden, da sie von normalverteilung ausgeht...

vielen dank schonmal für eine antwort

weitere fragen kommen sicher noch

gruß

[Generalist]

[jack]

was ich will?

na etwas mehr rausholen als ein einfaches "ne, hypothese kann nicht bewiesen werden"

und deshalb die gruppen aufteilen und einzeln betrachten denn sie sind ja unabhängig voneinander, wer sportlich ist, kann nicht gleichzeitig unsportlich sein usw...

[Lefuet]

Die Frage ist doch einfach was du zeigen willst.

Willst du zeigen, dass
1. sportliche Typen häufiger sportliche Produkte wählen oder
2. sportliche Typen häufiger sportliche Produkte wählen und unsportliche Typen häufiger unsportliche Produkte wählen

Im 1. Fall brauchst du die unsportlichen doch gar nicht...oder?
Im 2. Fall wirst du einfach nicht aufn grünen Zweig kommen. Du kannst nicht zeigen was du zeigen willst in dem du dir die Methode aussuchst die irgendwie ein passendes Ergebnis liefert...wird zwar häufig gemacht, sollte aber nicht dein Ziel sein.

Unsportliche wählen wahrscheinlich sportliche Produkte, weil diese einen Lifestyle representieren zu dem man in dieser Gesellschaft irgendwie dazugehören soll/muss/sollte.

Das Ergebnis hast du wie Generalist schrieb doch schon! Die Interpretation ist dann, was deine Arbeit ausmacht...

[jack]

moin

also ich wollte das zweite zeigen, und dass ich auf keinen grünen zweig komme, merke ich ja, deshalb frag ich ja

wenn ich bspw nach frauen und männer getrennt untersuche, dann erfüllen frauen die these, männer hingegen nicht...

ist es dann zulässig zu schreiben dass allgemein die these nicht erfüllt wird aber bei genauerer betrachtung zeigt sich, dass ... (frauen these erfüllen...etc)

ich frage ebenfalls weil bei einigen artikeln die ich gelesen hab, die untersuchungen allgemein durchgeführt haben, wird genau das gemacht was du ansprichst...dort wird dann geschrieben (sehr salopp formuliert) "ja die these passt nicht, aber wenn wir folgende untersuchung anwenden, dann passiert das und das und siehe da: passt!"

dass die entscheidungshaltung von einer art social desirability kommt, weiß ich, ich habe versucht durch nen social desirability responding test diejenigen rausfiltern zu können, aber leider funktioniert das nicht so wie erhofft

danke übrigens für die beiden antworten

[Lefuet]

Wenn deine These bei Frauen stimmt...kannst du das auch so schreiben!

Du musst dann nur explizit sagen, dass du nur die weiblichen Fälle deiner Erhebung testest...wichtig ist nur das du nicht irgendwelche Fälle "irgendwie" rausschmeist und die Methoden änderst um zu deinem gewünschten Ergbniss zu kommen!

[Generalist]

[jack]

ok gut danke,

dann werde ich schreiben dass sie bei männern nicht stimmt und versuchen daraus schlüsse zu ziehen (stichwort social desirability) und dass sie bei frauen stimmt (warum auch immer ... )

von vornherein war geplant zu unterscheiden nach geschlecht und involvement... und es sollte anhand von tests die leute rausgeworfen werden die sich als socially desirable herausstellen... im pretest hat es wunderbar funktioniert und nachdem die "angeber" wegwaren, wurde die these bestätigt, hier bei der großen erhebung werden die ergebnisse einfach nur schlechter in sachen thesenbestätigung...

aber ich merke schon, es scheint bei statistik mehr um eine aussage an sich zu gehn als darum, eine these auf biegen und brechen zu bestätigen... es wäre halt nur schön gewesen, wenn die forschungsarbeit vorher und die recherche auf die ich die these aufgebaut hatte, dann auch zum passenden ergebnis geführt hätte...

nochmals vielen dank für die antworten!

[jack]

schnell noch ein nachtrag mit einer hoffentlich letzten frage:

hab mal ein wenig weiter analysiert und bei einem produkt kam folgende kreuztabelle mit folgenden werten:

http://img267.imageshack.us/img267/3817/frage3.jpg

die zahlenwerte stimmen auf den ersten blick nicht mit meiner hypothese überein, denn wie man sieht, wählen wieder beide gruppen (sportlich wie unsportlich) öfter das sportliche produkt...

aaaaaber p ist unter 5% ...

könnte es daran liegen, dass trotz unterlegenheit des wertes für unsportlich und nicht sportliches produkt (122) dieser aber immernoch größer ist als der erwartete wert falls kein zusammenhang bestünde (109)?

ich bin hier grad sehr verwirrt

danke nochmals für antworten

EDIT: kein einstellen des bildes möglich, deshalb nur link, sorry

[jack]

kann mir da wirklich keiner nen tipp geben oder sagen ob meine vermutung stimmt?

danke!

[KarinJ]

an den beobachteten werten kann man nichts direkt ablesen, wenn die gruppen nicht gleich groß sind. schau dir die beobachteten werte im vergleich zu den erwarteten werten an: sportliche wählen häufiger als erwartet sportprodukt 1, unsportliche häufiger 0.

[jack]

ja ich sehe ja, dass die jeweils mehr als erwartet wählen, doch trotzdem erfüllt das nicht meine hypothese und ich könnte h0 nicht verwerfen...

allerdings hab ich trotzdem ein p < 5% ergo könnte ich h0 verwerfen...aber das passt doch mit den werten überhaupt nicht überein ... wie gehe ich damit um? das ist meine frage...

[KarinJ]

[jack]

DANKE!

also spielt die differenz zwischen erwartet und beobachtet eine wichtigere rolle als die absoluten werte?

[KarinJ]

ja sicher! wenn aus jeder gruppe 10 personen produkt 1 kaufen, dann ist es ein unterschied, ob anzahl personen sport 1 : sport 0 = 10 : 10 oder = 10 : 100 ist.