HILFE: Fälle gewichten!!!

[minapen]

Hallo,

also ich analysiere Abschlüsse im Zusammenhang mit bestimmten Gewohnheiten.
Ursprünglich setzte sich meine Stichprobe aus folgenden Abschlüssen zusammen:

Kein Abschluss: 12
Hauptabschluss: 79
Mittlere Reife: 288
Fachhochschulreife 33
Abitur: 11

So da jetzt die Gruppe „kein Abschluss“ und „Abitur“ relativ mager vertreten sind und ich auch irgendwo mal gelesen habe dass jede Stichprobengröße als 29 sein sollte habe ich dir Gruppen wie folgt zusammengefasst. (Der Brosisus hat das auch so gemacht).

Kein Abschluss/Hauptabschluss: 91
Mittlere Reife: 288
Fach (Abitur): 44

Jetzt ist trotzdem die Gruppe der Probanden mit einer Mittleren Reife überrepräsentiert.

Hier nun meine Fragen:
1. Ich habe irgendwo mal gelesen, dass bei Überrepräsentierten Gruppen man die Fälle gewichten musst, wäre das hier notwendig?

2. Ich habe auch gelesen, dass sich dadurch manchmal die Ergebnisse verzehren und hatte mir deshalb eher überlegt die Daten erst einmal normal mit einer Varianzanalyse auszuwerten und dann aufgrund der Tatsache dass die Gruppe „Mittlere Reife“ überrepräsentiert ist nochmal eine Zufallsstichprobe von ca 40 aus jeder Gruppe zu ziehen und dann zu schauen, ob die Ergebnisse abweichen.

Wäre das eine gute Alternative zur Gewichtung? Und wenn ja, ist eine Stichprobe von 40 aus jeder zu ziehen noch zu hoch, da ja die letzte Gruppe ja aus 44 Probanden besteht? Wären 20 ratsamer?

Fragen über Fragen.

Über Antworten bin ich sehr sehr dankbar.
Vielen Dank für eure Hilfe schon einmal!

GLG Mina

[drfg2008]

Ganz allgemein und ohne Kenntnis deiner Daten:

Fälle nicht gewichten. Andernfalls sind die inferenzstat. Verfahren bei SPSS meist nicht mehr zu gebrauchen, denn (mit Ausnahme der Verfahren, die auf Schichtungen basieren) setzen diese eine einfache Zufallsstichprobe voraus. Die Varianzanalyse als Vergleich von Mittelwerten, bzw. die ANOVA zur Bestimmung von Effekten benötigt keine Auf- oder Abgewichtung.

Allerdings, ohne Kenntnis deiner Fragestellung wird eine Antwort nicht möglich sein.

[minapen]

Vielen Dank für deine Antwort.

Also meine Daten sind intervallskaliert, aber eine Normalverteilung liegt nicht vor.

Allgemeine Frage zu Varianzanalyse: Die Varianzanalyse ist relativ robust bei Verletzungen der Normalverteilung und Varianzhomogenität. (Ratsch et. al 2009). Laut Rasch et al. ergeben sich Problemen in solchen Fällen, in denen der Stichprobenumfang sehr klein ist oder sich stark ungleich auf die untersuchten Gruppen verteilt ist. Heißt dass also es ist in meinem Fall von einer Varianzanalyse ganz abzuraten? Soll ich von vorneherein den Alternativtest Kruskal Wallis H-Test anwenden?

[drfg2008]

Robustheitskonzepte gibt es verschiedene. Die Literatur dazu ist umfangreich. Büning (Robuste und adaptive Tests, de Gruyter) wäre hier auch eine interessante Quelle gerade im Vergleich zu N.P. Methoden/Verfahren wie dem des H-Tests.

Auch der H-Test hat bestimmte Voraussetzungen. Etwa möglichst wenige identische Werte zur Vermeidung von Verbundrängen sowie möglichst gleichgroße Gruppen.

Generell ist ein auf Rängen basierender Test gegenüber Verletzungen gegen N~ natürlich eher robust. Die Verteilung der ZV der einzelnen Gruppen sollten allerdings möglichst homomorph sein.

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