Welchen Test?

[Giules]

Hallo liebe Statistik-Profis,

ich habe eine unabhängige Stichprobe mit einer abhängigen Variablen in Form einer Item-Batterie, die nachhaltiges Verhalten im Alltag misst. Aus dieser Itembatterie habe ich einen Mittelwert gebildet (=AV). Jetzt möchte ich prüfen, wie sich dieser Mittelwert verhält in Bezug auf die Einkommenshöhe (3 Gruppen: geringes Einkommen, mittleres Einkommen, hohes Einkommen), das Alter ( ebenfalls 3 Gruppen gebiltet), das Arbeitsverhältnis (3 Gruppen: Studenten, Arbeitnehmer, Rentner) verhält und ob es unterschiede jeweils in diesen Gruppen gibt.
Mein Betreuer hat mir abgesegnet, dass ich die Itembatterie als metrisch skaliert interpretieren kann. Die AV ist normalverteilt, da N=228. Die Gruppenvariablen sind ordinal oder nominal skaliert. Welchen Test bietet sich hier an? Den t-Test kann ich wahrscheinlich nicht rechnen, weil ich mehr als 2 Gruppen analysiere, oder? Würde dann eine Anova funktionieren?

Vielen, herzlichen Dank für eure Hilfe!!!

[dutchie]

Hallo GIULES

Würde dann eine Anova funktionieren?

ja denke schon..
Das wäre ein dreifaktorielle ANOVA mit 3x3x3 Stufen Gruppen.
das wären 27 Gruppen, bisschen viel für N = 228 Leute, weil die Gruppen
natürlich ausreichend besetzt sein sollten.

Die 3x3x3 ANOVA würde auch alle Wechselwirkungen testen, darauf könnte man vielleicht verzichten.

Aber auf jeden Fall deskriptiv alle Mittelwert (27) und Gruppengrößen berechnen auch wenn die
Gruppen schwach besetzt sind.

Einkommen denkst du dir erstmal nominal...weil sonst gibt es kuddelmuddel.

Alter ist an sich nicht nominal oder gruppiert, das kannst du intervallskaliert
als Kovariate in die ANOVA aufnehmen Konsequenz 3x3 ANOVA mit Kovariate.
..kommt drauf an wie Alter erhoben wurde...

gruß
dutchie

[Giules]

Lieber dutchie/liebe Profis,

vielen Dank für die super schnelle und ausführliche Rückmeldung! Das hat mir sehr weiter geholfen!!!
Was passiert wenn ich weitere Faktoren prüfen möchte, ob diese ebenfalls einen Einfluss auf die selbe obengenannte abhängige Variable haben? Kann ich in einem zweiten Schritt eine weitere Anova rechnen mit der selben abhängigen Variablen und 2 neue Faktoren oder geht das nicht und ich müsste alle 5 Faktoren in einer Rechnung prüfen?

Eine weitere Frage habe ich zu den Korrelationen zwischen metrischen und ordinalen Variablen: welchen Test bietet sich dort an? Sollte ich die metrische Variable klassieren und daraufhin Kendalls Tau anwenden? Die metrische V ist in diesem Fall eine Itembatterie aus 6 Aussagen gemessen auf einer likert skala von 1-6.
Wenn ich den Einfluss der ordinalen Variable auf die metrische herausfinden möchte, kann ich ja eine Anova rechnen, aber andersrum geht das nicht, oder?

Kann man bei Korrelationen immer nur ungerichtete Hypothesen aufstellen? Oder ist es möglich auch eine gerichtete Hypothese zu überprüfen, wie z.B. Die Zahlungsbereitschaft steigt desto höher das Haushaltseinkommen und der Bildungsabschluss sind. Oder sollte ich die Hypothese so formulieren: die Zahlungsbereitschaft korreliert positiv mit dem Haushaltseinkommen und dem Bildungsabschluss. Alle Variablen sind ordinalskaliert. Kreuztabelle mit Spearman?

Sorry für die banalen Fragen, aber mich erreichen so viele widersprüchliche Infos und dieses Forum ist einfach fast ausnahmslos meine Rettung!

Tausend Dank für die Hilfestellung!

[Giules]

Hallo GIULES

Würde dann eine Anova funktionieren?

ja denke schon..
Das wäre ein dreifaktorielle ANOVA mit 3x3x3 Stufen Gruppen.
das wären 27 Gruppen, bisschen viel für N = 228 Leute, weil die Gruppen
natürlich ausreichend besetzt sein sollten.

Die 3x3x3 ANOVA würde auch alle Wechselwirkungen testen, darauf könnte man vielleicht verzichten.

Aber auf jeden Fall deskriptiv alle Mittelwert (27) und Gruppengrößen berechnen auch wenn die
Gruppen schwach besetzt sind.

Einkommen denkst du dir erstmal nominal...weil sonst gibt es kuddelmuddel.

Alter ist an sich nicht nominal oder gruppiert, das kannst du intervallskaliert
als Kovariate in die ANOVA aufnehmen Konsequenz 3x3 ANOVA mit Kovariate.
..kommt drauf an wie Alter erhoben wurde...

gruß
dutchie

[dutchie]

Hallo Giules

Was passiert wenn ich weitere Faktoren prüfen möchte,

Besser du packst erstmal alles in eine Analyse, musst aber auch prüfen in wie weit die faktoren untereinander
korreliert sind.

Korrelationen zwischen metrischen und ordinalen Variablen

besser du erzählst, um welche Variablen es sich handelt,
AV: ordinal und UV: metrisch, gibts ...ordinale Regression, aber das willst du nicht machen.
korreliere einfach mit Kendall, aber dazu brauchst du die metrischen nicht zu klassieren.

Du testest alles immer zweiseitig, ungerichtet!!! auch wenn du eine einseitige (gerichtet) Vorhersage triffst!
Ist der zweiseitige Test signifikant, interpretierst du gerichtet in Abhängigkeit vom Vorzeichen der Korrelation,
oder des Regressionskoeffizienten.

H0: r = 0 , H1: r ≠ 0
Dazu schrieben "Es wird ein positiver Zusammenhang erwartet"

Ergebnis --> r = .70 p = .002 (zweiseitig, einseitig einfach halbieren p =.001)
Es besteht ein positiver Zusammenhang.

Für eine ordinale Kreuztabelle findest du unter [Kreuztabelle] -->[Statistik] zeugs, z.B. somers d

gruß
dutchie