Cramers V und Signifikanzniveau Interpretation

[Anschi7591]

Hallo meine Lieben

Nachdem ich mich bereits stundenlang durch Bücher, Foren und das Internet gequält habe, seit ihr meine letzte Rettung.

Für meine Bachelorarbeit analysiere ich in einer explorativen Analyse, ob es einen Zusammenhang zwischen Charakteristika/Motivationsfaktoren und dem Rollenverhalten von Investoren im einen gewissen Kontext gibt und wie stark dieser ist. Da das Themengebiet noch sehr jung ist, gibt es noch kaum Literatur und darum wurde eine explorative Analyse gewählt.

Meine Daten sind überwiegend nominalskaliert, darum wäre mein Vorgehensweise mit Kreuztabellen zu arbeiten. Danach hätte ich Cramers V verwendet, um zu bestimmen, wie stark dieser ist. So weit in Ordnung?
SPSS gibt mir dann zwei Werte aus: die Stärke (welche ich interpretieren kann) und die näherungsweise Signifikanz.

Nun meine Fragen:
1) muss ich bei einer explorativen Analyse überhaupt die Signifikanz angeben, da ich ja nicht wirklich Hypothesen zum Testen habe oder?

wenn ja:
2) kann ich die näherungsweise Signifikanz nehmen oder ist es besser die asymp. Signifikanz des Chi-Quadrat-Tests zu nehmen?
3) was sagen mir die Werte bei der Signifikanz? zB ein Wert von 0,100?
4) können hohe Werte bei der Signifikanz (zB 0,868) damit zusammenhängen, dass ich eine kleine Stichprobe (n=53) habe? Und wenn ja kann ich dann trotzdem Aussagen treffen?

Vielen lieben Dank schon jetzt für eure Hilfe!!!

Lg,
Anschi7591

[drfg2008]

nur zu einigen Fragen hier Antworten:

Mit kleinen Stichproben können in der Regel nur große Effekte nachgewiesen werden. Daher müsste entweder bei vorgegebener Effektgröße ein N opt. im Voraus für die Datenerhebung berechnet werden (siehe G*Power) oder / und im Nachhinein wird eine Teststärkenkurve berechnet, die Auskunf darüber gibt, welcher Effekt mit den vorliegenden Daten nachweisbar wäre.

Man unterscheidet nicht zwischen näherungsweiser und asymptotischer Signifikanz, sondern zwischen exakter und näherungsweiser (= asymptotischer) Berechnung der Signifikanz. Der Chi-Quadrat Test (über Kontingenztabellen) ist ohnehin ein asymptotisches Verfahren, das dann eingesetzt wird, wenn der 'Exakte Test nach Fisher' (also die bloße Auszählung von günstigen und möglichen Ereignissen -> Hypergeom. Verteilung -> multinom. Verteilung) die schiere Rechenkraft eines PC überfordern würde (->Fakultäten).

Selbstverständlich werden die p-Werte mit berichtet.

Ein p Wert von 10% wäre nach wissenschaftlicher Konvention oberhalb der Signifikanzgrenze (von 5% oder 1%). Allerdings existieren hier keine verbindlichen Normen (etwa nach DIN, ISO, IEEE, oder dgl.). Vor Jahren hatte ich im DIN (Berlin) nachgefragt: DIN verweist auf die einschlägige Literatur i.d. Statistik