Halllo,
ich hoffe mir kann jemand helfen.
Ich möchte beweisen, dass sich 2 Gruppen (2 Altersklassen, Geschlechter....)
von einander untercheiden in ihren Einstellungen(von 5 auf 3 Ausprägungen Skaliert). Ob sie etwas wichtig oder weniger wichtig finden.
Der Chi²-Test besagt, dass es einen signifikanten unterschied gibt (p=0,028), der Mann-Whitney-Test sagt jedoch das Gegenteil (p=0,119).
Müssten die nicht das selbe aussagen? Woran könnte das liegen?
Welchen Test sollte ich benutzen?
Chi²-Test oder Mann-Whitney?
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AtroX_Worf
- Beiträge: 2
- Registriert: 04.05.2010, 21:15
Die Tests überprüfen unterschiedliche Kriterien und liefern daher im Allgemeinen auch unterschiedliche p-values.
Die Frange nach der Signifikanz bestimmt sich dann über dein gewähltes Signifikanzniveau. Liegt es zwischen 0,028 und 0,119, so entscheiden beide Tests unterschiedlich.
Der Chi²-Test testet auf Unabhängigkeit, indem er die multivariate W'Verteilung mit der Produktverteilung aus den Marginalverteilungen vergleicht.
Der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test untersucht, ob 2 unabhängie Verteilungen gleich große Werte haben, d.h. ob sie aus der selben Grundgesamtheit stammen können.
In deinem konkreten Fall würde ich eher den Chi²-Test benutzen, da du wohl eher auf Unabhängigkeit testen möchtest und demzufolge zu allen Signifikanzniveaus > 0,028 H0 verwerfen und einen signifikanten Unterschied annehmen.
Die Frange nach der Signifikanz bestimmt sich dann über dein gewähltes Signifikanzniveau. Liegt es zwischen 0,028 und 0,119, so entscheiden beide Tests unterschiedlich.
Der Chi²-Test testet auf Unabhängigkeit, indem er die multivariate W'Verteilung mit der Produktverteilung aus den Marginalverteilungen vergleicht.
Der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test untersucht, ob 2 unabhängie Verteilungen gleich große Werte haben, d.h. ob sie aus der selben Grundgesamtheit stammen können.
In deinem konkreten Fall würde ich eher den Chi²-Test benutzen, da du wohl eher auf Unabhängigkeit testen möchtest und demzufolge zu allen Signifikanzniveaus > 0,028 H0 verwerfen und einen signifikanten Unterschied annehmen.
