Habe ein dringendes Problem. Bei einer Varianzanalyse kommt mir ein sign. Unterschied heraus. Doch wenn ich mittels eines post hoc tests (scheffe, tamhane) schauen möchte wo diese gruppenunterschiede bestehen, gibt es keine sign. Unterschiede. WIE KANN DENN DAS BITTE SEIN?
Vielen Dank für eure Hilfe
Lg
Birgit
SPSS PROBLEM - Varianzanalyse
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KarinJ
- Beiträge: 939
- Registriert: 13.05.2008, 10:52
probiere mal paarweise t-test mit adjustierung des signifkanzniveaus per hand. du führst dabei nur die sinnvollen kontraste aus.
post-hoc-tests führen (soweit mir bekannt) alle möglichen kontraste aus, d.h. sie vergleichen nicht nur gruppe a mit b, sondern b mit a. das bedeutet eine hohe anzahl von kontrasten, deren anzahl meines wissens in die adjustierung der signifikanz einfliesst.
das wirkt sich so aus: du wählst für den gruppenvergleich (varianzanalyse) ein alpha von .05 (d.h. du legst fest, dass nur signifikant ist, was ein p kleiner oder gleich .05 hat) -> der einzelvergleich (paarweiser t-test) muss ein signifikanzniveau von kleiner oder gleich .05 geteilt durch anzahl der vergleiche haben, um als signifikant zu gelten.
angenommen, du hast 3 gruppen -> sinnvolle vergleiche wären:
1 mit 2 = 1. vergleich
1 mit 3 = 2. vergleich
2 mit 3 = 3. vergleich
-> anzahl der vergleiche = 3
-> ein t-test muss ein alpha haben von kleiner oder gleich .05/3 = .0167.
post-hoc würde aber zusätzlich noch vergleichen:
2 mit 1
3 mit 2
3 mit 1
-> = 6 vergleiche -> hier müßte ein kontrast signifikant sein auf .05/6 = ,0083 -> es wird wahrscheinlich weniger sig. kontraste geben als bei nur 3 vergleichen.
ich muss gestehen, dass ich die korrekturverfahren nicht im einzelnen (d.h. mathematisch) kenne, die unterschiedlich arbeiten (d.h. nicht unbedingt mit dieser einfachen divisionsmethode). aber um eine grobe idee vom problem zu bekommen, ist meine illustration genügend richtig.
es kann sein, dass auch bei den paarweisen t-tests nichts heraus kommt. das bedeteutet, dass die unterschiede zu klein sind, um sie in der gegebenen situation zu finden. z.b. die stichprobengröße hat darauf einen einfluss (siehe z.b. bortz, wo es tabellen gibt zur größe einer stichprobe, um einen effekt einer bestimmten stärke nachzuweisen).
post-hoc-tests führen (soweit mir bekannt) alle möglichen kontraste aus, d.h. sie vergleichen nicht nur gruppe a mit b, sondern b mit a. das bedeutet eine hohe anzahl von kontrasten, deren anzahl meines wissens in die adjustierung der signifikanz einfliesst.
das wirkt sich so aus: du wählst für den gruppenvergleich (varianzanalyse) ein alpha von .05 (d.h. du legst fest, dass nur signifikant ist, was ein p kleiner oder gleich .05 hat) -> der einzelvergleich (paarweiser t-test) muss ein signifikanzniveau von kleiner oder gleich .05 geteilt durch anzahl der vergleiche haben, um als signifikant zu gelten.
angenommen, du hast 3 gruppen -> sinnvolle vergleiche wären:
1 mit 2 = 1. vergleich
1 mit 3 = 2. vergleich
2 mit 3 = 3. vergleich
-> anzahl der vergleiche = 3
-> ein t-test muss ein alpha haben von kleiner oder gleich .05/3 = .0167.
post-hoc würde aber zusätzlich noch vergleichen:
2 mit 1
3 mit 2
3 mit 1
-> = 6 vergleiche -> hier müßte ein kontrast signifikant sein auf .05/6 = ,0083 -> es wird wahrscheinlich weniger sig. kontraste geben als bei nur 3 vergleichen.
ich muss gestehen, dass ich die korrekturverfahren nicht im einzelnen (d.h. mathematisch) kenne, die unterschiedlich arbeiten (d.h. nicht unbedingt mit dieser einfachen divisionsmethode). aber um eine grobe idee vom problem zu bekommen, ist meine illustration genügend richtig.
es kann sein, dass auch bei den paarweisen t-tests nichts heraus kommt. das bedeteutet, dass die unterschiede zu klein sind, um sie in der gegebenen situation zu finden. z.b. die stichprobengröße hat darauf einen einfluss (siehe z.b. bortz, wo es tabellen gibt zur größe einer stichprobe, um einen effekt einer bestimmten stärke nachzuweisen).
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birgitbm
- Beiträge: 4
- Registriert: 27.06.2008, 13:50
Mir ist da noch etwas eingefallen: Meine Gesamtstichprobe umfasst 550 Interviews. Bei verschiedenen Verfahren wenn man die Stichprobe dann aufteilt (z.B. die Österreicher und die Deutschen) habe ich manchmal eine geringe Fallzahl von nur n=18. Kann ich mit so ner geringen Anahl überhaupt Tests durchführen? Wie groß muss die Fallzahl denn sein?
Danke
Lg
Danke
Lg
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KarinJ
- Beiträge: 939
- Registriert: 13.05.2008, 10:52
das kommt drauf an, wie groß die andere(n) gruppen sind, mit der die 18 verglichen werden sollen. sollen sie mit anderen gruppen ähnlicher größe verglichen werden, wären 18 ok. sollen die 18 weiter unterteilt werden z.b. männliche vs. weibliche deutsche, wird es allmählich knapp. so ca. 10 fälle pro gruppe sind meiner ansicht nach schon gut, weniger als 5 sollten es nicht sein. aber woher ich das hab, kann ich dir leider nicht sagen.
es kommt aber auch auf das verfahren an z.b. bei varianzanalyse sollen die zellen (zu vergleichenden gruppen) am besten gleich stark besetzt sein. andere verfahren soll man nur ab einer bestimmten größe durchführen. die voraussetzungen muss man im einzelnen nachlesen zb. inferenzstatistik von diehl & arbinger.
es kommt aber auch auf das verfahren an z.b. bei varianzanalyse sollen die zellen (zu vergleichenden gruppen) am besten gleich stark besetzt sein. andere verfahren soll man nur ab einer bestimmten größe durchführen. die voraussetzungen muss man im einzelnen nachlesen zb. inferenzstatistik von diehl & arbinger.
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birgitbm
- Beiträge: 4
- Registriert: 27.06.2008, 13:50
also im konkteten Fall habe ich
1. Österreicher (n=143)
2. Deutsche (n= 231)
3. Schweizer (n=13)
4. Holländer (n=20)
5. Italiener (n=41)
6. Engländer (n=43)
7. Amerikaner (n=32)
Insgesamt 526 Personen
Kann ich dann schon immer alle Gruppen zum Vergleich heranziehen, oder eher die mit der geringen Fallzahl nicht
1. Österreicher (n=143)
2. Deutsche (n= 231)
3. Schweizer (n=13)
4. Holländer (n=20)
5. Italiener (n=41)
6. Engländer (n=43)
7. Amerikaner (n=32)
Insgesamt 526 Personen
Kann ich dann schon immer alle Gruppen zum Vergleich heranziehen, oder eher die mit der geringen Fallzahl nicht
