Interaktionseffekte bei MW-Unterschieden im Wilcoxon Test

[mo24mo]

Hallo,

kurz zur Situation: Etwa 900 Studierende, davon ca 130 mit einem sonderpädagogischen Studiengang wurden zu zwei Meßzeiten zu ihrer Einstellung gegenüber der Integration von behinderten Kindern in den Unterricht gefragt.
Es handelt sich also um 2 x 2 abhängige Stichproben (Studierende der Sonderpädagogik und andere Studierende zu 2 Messzeitpunkten) mit einer nonparam. Verteilung . Als so genanntes Treatment fungiert die Lehrerbildung zwischen den Messzeitpunkten.

Ich suche nun nach einem Test, der überprüft, ob die MW-Unterschiede, die ich mittels Wilcoxon-Test heraus gerechnet hatte, auf Interaktionseffekte zurückgehen können.

Sind solche Interaktionseffekte (hinweis eines Kollegen, der sich besser auskennt) denkbar? Wie gehe ich am besten vor?

Danke
mo24mo

[Generalist]

mit einer nonparam. Verteilung

Was heißt das? Es sind nur ordinale oder Rangdaten? Oder die Verteilung ist so ausgeprägt nicht-normal, dass nonparametrische Verfahren angezeigt sind?

Ich suche nun nach einem Test, der überprüft, ob die MW-Unterschiede, die ich mittels Wilcoxon-Test heraus gerechnet hatte, auf Interaktionseffekte zurückgehen können.

Der Wilcoxon Test überprüft keine Mittelwerte. Aber das nur nebenbei. Welche Hypothese soll denn überprüft werden? Vermutlich: der Unterschied über die Zeit hinweg ist in Gruppe 1 anders als in Gruppe 2?

[drfg2008]

Ich suche nun nach einem Test, der überprüft, ob die MW-Unterschiede, die ich mittels Wilcoxon-Test heraus gerechnet hatte, auf Interaktionseffekte zurückgehen können.

Das geht über ALM mit Messwiederholung. Eine nichtparametr. Variante ist mir nicht bekannt, auch nicht in SPSS umgesetzt.

Sind solche Interaktionseffekte (hinweis eines Kollegen, der sich besser auskennt) denkbar?

Ja. Dann werden bei SPSS Profildiagramme über die geschätzten Randmittel erstellt. Interpretation siehe Bortz.

Wie gehe ich am besten vor?

Erst mal den Bortz kurz überfliegen (Kapitel 8 ).

Gruß

[mo24mo]

Hallo,
danke schon mal für Eure Antworten.

Es wurde eine Likert-Skala eingesetzt,wobei manche sie wie Intervall behandeln. Wir gehen aber davon aus, dass keine Normalverteilung vorliegt, weil nur angehende Lehrer befragt wurden, deshalb sind nonparametrische Verfahren angezeigt.
Ich weiß, dass der Wilcoxon-Test mit Rängen arbeitet. Um die Unterschiede in einem Text darzustellen, arbeite ich da dann mit Medianen?

Folgende Hypothese soll überprüft werden:
Im Laufe des Studiums verstärkt sich das Bewusstsein der angehenden Förderlehrer für die Bedeutung der Integration von körper- und/oder lernbehinderten Kindern in der Klasse.Die Veränderung im Bewußtsein der Sonderpädagogen unterscheidet sich von der Veränderung des Bewußtseins der Studierenden anderer Lehrämter zwischen den Messzeitpunkten.

Lese morgen gleich im Bortz nach bzgl ALM. Vielen Dank, melde mich morgen nochmal.

Einen schönen Abend

mo24mo

[Generalist]

Es wurde eine Likert-Skala eingesetzt,wobei manche sie wie Intervall behandeln.

Das hängt sehr von der Gestaltung ab.

Wir gehen aber davon aus, dass keine Normalverteilung vorliegt, weil nur angehende Lehrer befragt wurden, deshalb sind nonparametrische Verfahren angezeigt.

1. Braucht man eigentlich von nichts auszugehen d.h. braucht man nicht zu spekulieren, stattdessen schaut man sich doch besser die Verteilung der realen Daten an.
2. "Weil nur angehende Lehrer befragt wurden" hat überhaupt nichts damit zu tun, wie die Daten verteilt sein könnten.
3. Ist selbst bei nicht-normalverteilten Residuen (die Verteilung der Daten selber ist ja nicht von Belang) nicht unbedingt ein Ausweichen auf nichtparametrische (rangbasierte) Verfahren erforderlich. Die Fallzahlen hier sind eigentlich ausreichend, dass man nonnormale Verteilungen in Kauf nehmen kann. Manchmal ist auch eine Transformation der AV sinnvoll, um die Verteilungen zu normalisieren. Aber wenn es denn unbedingt nonparametrisch sein soll: hinsichtlich Dener Hypothese wäre eine Alternative, die Differenzen prä-post als abhängige Variable zu analysieren (zwischen den Gruppen zu vergleichen), e.g. mit U-Test.

[drfg2008]

Wir gehen aber davon aus, dass keine Normalverteilung vorliegt, weil nur angehende Lehrer befragt wurden, deshalb sind nonparametrische Verfahren angezeigt.

Das ist ja ein interessantes Kriterium.

[mo24mo]

Wie gut, dass ich diesen Kardinalirrtum mit der Verteilung hier im Forum bemerke und nicht anderswo...

Die Dinge stellen sich irgendwie noch anders dar. Ich schildere nochmal kurz:
Zunächst habe ich mit Hilfe eines U-Tests zum 1. Zeitpunkt die Unterschiede zwischen Sonderpädagogen und anderen herausgerechnet. Mit Hilfe des Kruskal-Wallis-Test hatte ich vorher bestätigt bekommen, dass die verschiedenen Werteverteilungen jeweils unterschiedlichen Grundgesamtheiten stammen, dass sich die Gruppen also hinsichtlich der Items wirklich unterscheiden.
Dann habe ich mit Hilfe des Wilcoxon-Tests die Veränderungen zw 1. und 2. Messzeitpunkt errechnet. Jetzt hab ich nochmals den Kruskal-Wallis-Test eingesetzt und da er nicht mehr signifikant war, gehe ich davon aus, dass sich die Gruppen nicht mehr voneinander unterscheiden. Ist es jetzt die logische Konsequenz, dass Interaktionseffekte gewirkt haben? Wenn sich die Gruppen anfangs unterscheiden und sich dann durch das Treatment auf gleiche Weise, sozusagen parallel verändern würden, und sich zum 2. Zeitpunkt immer noch unterscheiden würden, dann gäbe es keine Interaktionseffekte. Ist das so richtig?