Chi Quadrat und regression

[stephi1011]

Hallo alle,

ich habe meinen Datensatz erst deskriptiv analysiert und hatte nun vor zuerst einen Punkt "zusammenhangsanalyse" und dann "multivariate Analyse" zu erstellen.

Meine UV ist Nominal und meine AV metrisch.

1) Zusammenhangsanalyse: ich wollte hier den Chi Quadrat test (ich breche beide Variablen auf nominalniveau runter) durchführen, um erse Ergebnisse aufzegen zu können.

2) Regression: Regression mit Dummies unter Einbezug meiner Confounder.


Ich bin mir unsicher, ob der Chi-Quadrat sinnvoll ist? Wüsste jemand was ich sonst vorher machen könnte?

Liebe Grüße

[drfg2008]

ohne Kenntnis deiner Fragestellung und der Daten lässt sich darauf keine Antwort geben. Daher stand diese Frage auch so lange unbeantwortet auf dieser Plattform.

Der Zusammenhang zweier nominaler ZV lässt sich über Chi-Quadrat prüfen.

Mit der Dummycodierung etwas vorsichtiger sein. Eventuell liegt der t-Test / U-Test näher an der Fragestellung.

Gruß

[stephi1011]

danke-

Also ich habe 2 Gruppen (Interventions- und Kontrollgruppe). In meiner ersten Hypothese behaupte ich, dass die Interventionsgruppe mehr positive Ereignisse verzeichnet.

UV (Gruppenzugehörigkeit (Ja/nein)--> Nominal
AV--> positive Ereignisse--> metrisch

ich bin nun folgendermasen vorgegangen:

1) um eine Korrelation abzubilden habe ich eine punkt-biseriale Korrelation berechnet.

2) nun wollte ich eine Regression mit Dummies berechnen. Da meine Nominalskallierte Variable binär ist, ist es ja möglich.

Ein t-test ist nach meiner nicht möglich, da hierfür doch eine Normalverteilung verlangt wird und diese liegt nicht vor. Der z.B. Mann-Whitney U-test vergleicht doch lediglich Rangsummen und ich bin der Ansicht, dass eine regression dann aussagekräftiger ist-oder?

[drfg2008]

In meiner ersten Hypothese behaupte ich, dass die Interventionsgruppe mehr positive Ereignisse verzeichnet.

Ein t-test ist nach meiner nicht möglich, da hierfür doch eine Normalverteilung verlangt wird und diese liegt nicht vor. Der z.B. Mann-Whitney U-test vergleicht doch lediglich Rangsummen und ich bin der Ansicht, dass eine regression dann aussagekräftiger ist-oder?

Deine Fragestellung zielt auf ein "Mehr" ab. Geeignete Verfahren sind der t-Test als parametrischer Test und der U-Test als n.p. Äquivalent. Die Effizienz eines t-Test gemessen an der A.R.E. (Büning [1]) tendiert nicht gegen Null, nur weil die ZV nicht perfekt N~verteilt ist. Der U-Test als lineare Rangstatistik testet genau die gleiche Hypothese wie der t-Test: Lageunterschiede (Bortz [2]).

Das wären die richtigen Tests zur Fragestellung. Andernfalls die Fragestellung ändern.

Gruß



[1] http://www.amazon.de/Robuste-adaptive-T ... 606&sr=8-2

[2] http://www.amazon.de/Verteilungsfreie-M ... 705&sr=1-1

[Generalist]

Ein t-test ist nach meiner nicht möglich, da hierfür doch eine Normalverteilung verlangt wird und diese liegt nicht vor.

Erstens ist eine einfache Regression mit 1 dummy-Variable exakt dasselbe wie ein t-Test. Zwotens ist eine Normalverteilung nicht der AV insgesant sondern der AV innerhalb der einzelnen Gruppen erforderlich bzw. eine Normalverteilung der Residuen, was hier dasselbe ist. Drittens ist auch dies nur erforderlich bei kleinen Stichproben (< 50 oder < 30 je nach Autor). Im Zweifel aber berechne den U-Test, mit dem kommen Anfänger sicherer ans Ziel.