eine Stichprobe, zwei Variablen (Mediane) vergleichen

[sgs]

Hallo,

leider finde ich nirgendwo eine Antwort auf meine Frage und hoffe sehr, dass mir jemand weiterhelfen kann.

Ich möchte zwei Variablen (ordinal), bzw. deren Mediane auf signifikante Unterschiede testen. Beide Variablen wurden von derselben Stichprobe ausgefüllt.

Liege ich trotzdem richtig mit einen Test, der sonst bei abhängigen Stichproben zu finden ist, z.B. dem Wilcoxon-Test?

Bin so irritiert, da ich ja nur eine Stichprobe habe und zwei Variablen die ich vergleichen möchte.

Vielen Dank, ich freue mich über eine Antwort.

Grüße
sgs

[drfg2008]

ohne deinen Datensatz zu kennen würde ich eher sagen: nein.

Schau mal erst einmal hier rein. Falls dann noch Fragen sind, einfach hier stellen.

http://www.youtube.com/watch?v=PDSdeUaO-FE


Gruß

[sgs]

Vielen Dank für die Antwort.

ohne deinen Datensatz zu kennen würde ich eher sagen: nein.

Warum nein?

Ich habe mir den U-Test angeguckt, bin aber der Meinung, dass er bei meinem Fall falsch wäre, da es sich bei mir nicht um unabhängige Stichproben handelt, sondern um exakt die gleichen Teilnehmer die beide Variablen bewerten.

Es handelt sich um 2 odinal skalierte Variablen mit der gleichen Skala. Es geht um die Überprüfung der Hyp., dass das Wissen von Person x (Var.1) anders eingeschätzt wird als das Wissen von Person y (Var.2). Diese beiden Variablen möchte ich nun auf sig. Unterschiede testen. Beide Variablen wurde von jeweils 504 Tn innerhalb einer Befragung ausgefüllt.

Welches Testverfahren wenn nicht der Wilcoxon-Test kommt denn hier in Frage?

Grüße & danke!

[drfg2008]

bei abhängigen Stp. wäre der U-Test natürlich nicht richtig. Aber deiner Schilderung nach wolltest du "Mediane" vergleichen und das ist ein Test auf "zentrale Tendenz". Und das testet der U-Test. Wenngleich natürlich auch nicht mit Medianen.

Jetzt beschreibst du abhängige Stichproben. Da wäre natürlich der Wilcoxon Test schon richtig. Nur testet der ebenfalls nicht mit Medianen, sondern ist ein Vorzeichen-Rangtest. Als Prüfgröße nutzt der Wilcoxon-Test die beiden Rangsummen T1 und T2 der Differenzen.

Problematisch bei deiner Skalenkonstruktion könnte sein, dass bei wenigen Ausprägungen der Skala viele Differenzen gleich sind und daher viele Rangbindungen auftreten.

Es geht um die Überprüfung der Hyp., dass das Wissen von Person x (Var.1) anders eingeschätzt wird als das Wissen von Person y (Var.2). Diese beiden Variablen möchte ich nun auf sig. Unterschiede testen. Beide Variablen wurde von jeweils 504 Tn innerhalb einer Befragung ausgefüllt.

Wenn das als Wiederholung interpretierbar ist, wäre der Wilcoxon-Test richtig. Auch der T-Test bei abhängigen Stichproben wäre u. U. möglich, obwohl die Daten nicht normalverteilt und nicht einmal "metrisch" sind.


Gruß

[sgs]

Ich habe das ganze jetzt mal gerechnet und ein hoch sig. Ergebnis (p<0,001) mit 137 Rangbindungen, 58 neg. und 309 pos. Rängen bekommen, was ja sehr gut interpretierbar ist. Ich denke, dass sich meine Hyp. auch anhand der Ränge überprüfen lässt, wenn es keine Möglichkeit gibt, bei derselben Stichprobe die Mediane zu vergleichen.

Problematisch bei deiner Skalenkonstruktion könnte sein, dass bei wenigen Ausprägungen der Skala viele Differenzen gleich sind und daher viele Rangbindungen auftreten.

Ist hierbei dann die Interpretation problematisch, oder geht es auch um die Teststärke bei vielen Rangbindungen?

Wenn das als Wiederholung interpretierbar ist, wäre der Wilcoxon-Test richtig.

Das macht mir irgendwie noch Sorgen, da es ja keine wirkliche Wiederholung ist, sondern eigentlich eine zeitgliche Messung von verschiedenen Variablen. Wieso muss es denn umbedingt eine Wiederholung sein. Bzw. gibt es noch andere mgl. Testverfahren?

Dankeschön & Grüße!

[drfg2008]

ja, jetzt erst verstehe ich die Frage.

Nein, das gilt nicht unbedingt nur für Wiederholungen über die Zeit. Selbstverständlich geht der Wilcoxon-Test dann auch für dein Beispiel.

Ich habe das ganze jetzt mal gerechnet und ein hoch sig. Ergebnis (p<0,001) mit 137 Rangbindungen,

Rangbindungen führen zu Effizienzverlusten bei U-Test und genauso auch beim Wilcoxon-Test. Mit p<0,01 scheint der Effekt allerdings recht groß zu sein. Das wäre in deinem Beispiel also nicht das Problem, trotz der 137 Rangbindungen.

Gruß

[sgs]

Alles klar, ein ganz herzliches Dankeschön für die kompetente und flotte Rückmeldung!