Unterschieds- oder Zusammenhangshypothese

Fragen und Diskussionen rund um die Statistik und deren Anwendung.
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ChristinS
Beiträge: 9
Registriert: 22.07.2011, 15:09

Unterschieds- oder Zusammenhangshypothese

Beitrag von ChristinS »

Hallo und zwar wollte ich in meiner Arbeit ursprünglich den Zusammenhang zwischen verschiedenen variablen untersuchen. deshalb hatte ich zusammenhangshypothesen a la "es besteht ein zusammenhang zwischen x und y" formuliert. Bei der auswertung stellt sich nun heraus, dass nirgendwo signifikante zusammenhänge bestehen. Deshalb habe ich jetzt einfach die Unterschiede zwischen 2 Gruppen in abhängigkeit von den Variablen untersucht. In der ergebnisdarstellung gibt es jetzt immer eine korrelationsanalyse nach pearson, die zeigt, dass kein zh besteht sowie ein mittelwertvergleich von 2 gruppen.

ja ich weiß, man soll seine hypothesen im nachhinein nicht umstellen :oops: aber meine frage ist trotzdem, ob es passender wäre, lieber von unterschiedshypothesen auszugehen also "Die Einstellung der Männer unterscheidet sich signifikant von der Einstellung der Frauen" anstatt "Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Geschlecht und der Einstellung" anstatt von zusammenhangshypothesen... was meint ihr?
FG
Beiträge: 19
Registriert: 12.07.2011, 11:01

Beitrag von FG »

Also wenn sich Männer und Frauen in Bezug zu Einstellung xy signifikant unterscheiden, dann kann man auch sagen, dass es einen Zusammenhang gibt zwischen Einstellung XY und Geschlecht. Mit einer Kreuztabelle sieht man auch wie häufig Männer im Vergleich zu Frauen diese Einstellung vertreten.

Z.B.:


Männer spielen zu 60% häufig Computerspiele. Frauen spielen nur zu 25% häufig.


Korrelationskoeffizient nach Pearson weist aus, ob es einen linearen Zusammenhang gibt. Allerdings geht das nur bei intervallskalierten Daten. Wenn Du die Variable Geschlecht hast, welche immer nominalskaliert ist, ist es gar nicht möglich eine Korrelation zu berechnen. Das ist Dir schon klar?

LG
ChristinS
Beiträge: 9
Registriert: 22.07.2011, 15:09

Beitrag von ChristinS »

neeein, das war mir nicht klar :( . ich dachte weil eine der variablen (einstellung) intervallskaliert ist, geht das... aber mit welchem test bekomme ich denn dann raus, ob zwischen geschlecht und einstellung ein zusammenhang besteht? das muss doch gehen... :( wir haben nämlich auch zahlreiche andere variablen, bei denen wir einfach über die bivariante korrelation gucken wollten, obs da einen zh gibt...
ChristinS
Beiträge: 9
Registriert: 22.07.2011, 15:09

Beitrag von ChristinS »

achso, was mir noch einfällt:
die signifikanz zeigts mir bei einem mittelwertvergleich mit spss aber nicht an... was muss ich denn da machen und muss ich dabei auch irgendwas beachten bezüglich des skalenniveaus?!

der einstellungswert ist ein mittelwert (den wir aus mehreren items gemessen auf ratingskala berechnet haben)
und die anderen variablen sind geschlecht, alter, dann ein paar ja/nein fragen und dann noch welche die mit einer ratingskala beantwortet wurden.
FG
Beiträge: 19
Registriert: 12.07.2011, 11:01

Beitrag von FG »

Du kannst natürlich eine intervallskalierte Variable nehmen, diese in zwei Gruppen aufteilen (z.B. männlich/weiblich) und dann die Mittelwerte dieser beiden Gruppen vergleichen, um festzustellen ob sie sich signifikant unterscheiden. Das macht man mit dem t-Test in SPSS.

Mit zum Beispiel Geschlecht kann man auch einen Chi-Quadrat-Test machen (Kreuztabelle), der zeigt ob die Variablen zueinander normalverteilt sind oder eben nicht. Mit Cramers V kann man da auch den Zusammenhang messen.

LG
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