Hallo,
bräuchte dringend mal kurz Hilfe. Habe beim Vergleich meiner Daten einen Mann-Whitney-U-Test durchgeführt, alles kein Problem.
Jetzt bekomm ich in meinem Ergebnisausdruck ja folgende Parameter raus:
Ränge für Mann-Whitney-U, Wilcoxon W
Z-Wert
Asymptotische Signifikanz (2seitig)
Exate Signifikanz [2*(1-seitig Sig.)]
weiter unten steht noch:
a. nicht für Bindungen korrigiert
-> dieses a steht bei mir über jedem Signifikanz Wert in der Zeile für exakte Signifikanz (was bedeutet das denn für mich als Laien?)
Meine Frage ist folgende:
Worin besteht der Unterschied zwischen der asymptotischen Signifikanz und der exakten Signifikanz. Wann nehm ich denn welche?
Wär echt dankbar für Antworten.
Mann-Whitney U-Test in SPSS 17 - Interpretation
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jan im mai
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KarinJ
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der test arbeitet mit rängen, d.h. jede person bekommt in der rangreihenfolge einen platz zugewiesen. es ist möglich, dass 2 (oder mehr) personen den gleichen rang haben z.b. wenn sie in einem test die gleiche punktzahl erzielen würden. das wäre dann eine rangbindung oder englisch: tie.
wenn man eine häufigkeitsverteilung der zu untersuchenden variablen erstellt, kann man schon sehen, ob es viele ties gibt oder nicht.
wenn man keine hat, gibt es kein problem. wenn man welche hat und dies nicht berücksichtigt, dann kommt man zu einem möglicherweise falschen ergebnis. welche prüfstatistik dies nicht berücksichtigt bzw. welche nicht für bindungen korrigiert ist, zeigt das (a). hat man also bindungen, dann nimmt man besser keinen mit (a) gekennzeichneten wert. das steht z.b. in diehl & arbinger: inferenzstatistik.
exakte vs. asymptotische signifikanz: das hat mit wahrscheinlichkeitsrechnung zu tun. teils können wahrscheinlich exakt bestimmt werden wie z.b. die wahrscheinlichkeit eines bestimmten ergebnisses bei einer bestimmten anzahl von münz- oder würfelwürfen. je höher die anzahl der "würfe" (oder auch fallzahl), desto höher der rechenaufwand. irgendwann ist das nicht mehr zu leisten und man nimmt statt der tatsächlichen wahrscheinlichkeit einen wahrscheinlichkeitswert aus einer bestimmten verteilung (t-verteilung, chi-verteilung, normalverteilung usw.).
zu bevorzugen ist normalerweise die exakte signifikanz, es sei denn, man hat ties und dieser wert ist nicht für bindungen korrigiert.
wenn man eine häufigkeitsverteilung der zu untersuchenden variablen erstellt, kann man schon sehen, ob es viele ties gibt oder nicht.
wenn man keine hat, gibt es kein problem. wenn man welche hat und dies nicht berücksichtigt, dann kommt man zu einem möglicherweise falschen ergebnis. welche prüfstatistik dies nicht berücksichtigt bzw. welche nicht für bindungen korrigiert ist, zeigt das (a). hat man also bindungen, dann nimmt man besser keinen mit (a) gekennzeichneten wert. das steht z.b. in diehl & arbinger: inferenzstatistik.
exakte vs. asymptotische signifikanz: das hat mit wahrscheinlichkeitsrechnung zu tun. teils können wahrscheinlich exakt bestimmt werden wie z.b. die wahrscheinlichkeit eines bestimmten ergebnisses bei einer bestimmten anzahl von münz- oder würfelwürfen. je höher die anzahl der "würfe" (oder auch fallzahl), desto höher der rechenaufwand. irgendwann ist das nicht mehr zu leisten und man nimmt statt der tatsächlichen wahrscheinlichkeit einen wahrscheinlichkeitswert aus einer bestimmten verteilung (t-verteilung, chi-verteilung, normalverteilung usw.).
zu bevorzugen ist normalerweise die exakte signifikanz, es sei denn, man hat ties und dieser wert ist nicht für bindungen korrigiert.
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jan im mai
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Re
Hallo, vielen Dank für die Antwort nochmal. Mir ist dazu noch eine Frage gekommen. Sie lautet:
Wie kann ich nun anhand meines Ergebnis Ausdruckes oder auch durch ne andere Möglichkeit leicht rauskriegen, ob ich Bindungen in meinen Ergebnissen habe oder nicht.
Wie geht das denn am elegantesten (Bei kleiner Stichprobenmenge könnt ich ja durchschauen, aber riesiger ist das eher ein Problem, denk ich mal.)
Multiplizier ich den Wert für den mittleren Rang mit der Stichprobenzahl N und vergleich das Ergebnis mit der Rangsumme? (Bringt das was ?)
MfG
Wie kann ich nun anhand meines Ergebnis Ausdruckes oder auch durch ne andere Möglichkeit leicht rauskriegen, ob ich Bindungen in meinen Ergebnissen habe oder nicht.
Wie geht das denn am elegantesten (Bei kleiner Stichprobenmenge könnt ich ja durchschauen, aber riesiger ist das eher ein Problem, denk ich mal.)
Multiplizier ich den Wert für den mittleren Rang mit der Stichprobenzahl N und vergleich das Ergebnis mit der Rangsumme? (Bringt das was ?)
MfG
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KarinJ
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du verstehst nicht, was ein rang ist, oder?
den mittleren rang mit der stichprobenzahl zu multiplizieren bringt gar nichts.
wenn mehrere personen den gleichen wert haben, haben sie den gleichen rang.wenn man eine häufigkeitsverteilung der zu untersuchenden variablen erstellt, kann man schon sehen, ob es viele ties gibt oder nicht.
den mittleren rang mit der stichprobenzahl zu multiplizieren bringt gar nichts.
