Statistik-Tutorial Forum

[theresaf]

Hallo!
Ich habe eine Stichprobe, bei der ich sechs Variablen auf einer dreistufigen Skala eingeschätzt habe. Nun möchte ich die Mittelwerte der Ausprägungen der sechs Variablen miteinander vergleichen und feststellen, ob die Variablen sich in ihrer Ausprägung im Material überzufällig von einander unterschieden. Wie mache ich das??? Ich finde immer nur Mittelwertsvergleiche für mehrere Stichproben?
Bin für Hilfe wirklicht dankbar.
Grüße
Theresa

[Generalist]

Es handelt sich also um 6 Angaben von immer denselben Objekten/Versuchspersonen? Das wären dann Tests für sogenannte abhängige Stichproben. Da Deine Skalen nur 3-stufig sind, kommen allerdings Mittelwertsvergleiche nicht so recht in Frage. Eher Friedman Test (alle 6 Angaben simultan verglichen) und Vorzeichentest (paarweise Vergleiche).

[theresaf]

Vielen Dank für die schnelle Antwort.
Ich wollte mich nochmal versichern, ob ich alle wichtigen Angaben mitgeteilt habe:
Ich habe 71 Objekte auf sechs Variablen jeweils auf einer dreistufigen Skala eingeschätzt. Somit habe ich in SPSS 71 Zeilen (die Fälle), 6 Spalten (die Variablen) und in jeder Zelle eine Zahl zwischen 1 -3 (die eingeschätzte Ausprägung der Variablen im Objekt).
Habe jetzt mittels des Friedman-Test für k verbundene Stichproben eine p von 0,000 herausbekommen. Kann ich das so interpretieren, dass sich die Variablen in ihrer Ausprägung in den Fällen überzufällig unterscheiden?
Habe dann mittels des Vorzeichentest die Variablen paarweise verglichen. Dabei waren dann einige Vergleiche nicht mehr signifikant, d.h. ich musste die Ho annehmen. Wie passt das mit dem Ergebnis bei Friedman zusammen? Wie kann ich das interpretieren?

Eine weitere Frage hätte ich außerdem:
Wie kann ich herausfinden, ob die sech Variablen überhaupt sech eigenständige Variablen sind? Sprich, ob man nicht vielleicht zwei zusammenlegen müsste, weil diese immer gleiche Bewertungen in den gleichen Fällen bekommen?

Über eine Antwort würde ich mich freuen,
Theresa Wechsler

[Generalist]

Die Ho des globalen Friedmann Tests lautet salopp gesagt: alle 6 Variablen sind genau gleich. Wird das verworfen, muss man halt schauen, wo genau sich Unterschiede. Dass sich bei einem simultanen Vergleich der 6 Merkmale ein signifikanter Effekt ergibt, muss nicht zwingend heißen, dass in jedem der 15 Pärchen aus je 2 Merkmalen ein signifikanter Unterschied bestehen muss.
Zumal Du, wegen der hohen Zahl Tests, das Signifikanzniveau bei den Paarvergleichen geringer ansetzen musst, entweder Bonferroni- oder Sidak-korrigiert, oder zumindest auf p < 0,01 setzen.