Ich habe bereits Daten gesammelt und mir eigentlich auch eine Analyse ausgesucht, wo ich dachte, dass es die richtige wäre, bzw. die auch von vergleichbaren Studien genutzt worden ist. Bei der Analyse habe ich allerdings festgestellt, dass die Analyse mir nicht das sagt was ich wissen möchte.
Also ganz von Anfang: Ich untersuche Geschwister mit einem Within-Family Design auf der Basis der Vermutung, dass erste und zweite Kinder bzw. zweite und dritte Kinder statistisch unterschiedlich sind in Bezug auf verschiedene Persönlichkeitsmerkmale. Auf der anderen Seite vermute ich, dass erste und dritte Kinder sich ähneln.
Angefangen habe ich mit einem Paired-Samples t-test, weil der in einer ähnlichen Arbeit verwendet worden ist und habe mich somit darauf festgefahren habe. Passte ja auch auf den ersten Blick, weil ich ja wissen wollte, ob es statistisch gleich bzw. unterschiedlich ist. Allerdings wird dort ja nur geguckt, ob der Durchschnitt bei der einen Gruppe größer oder kleiner ist. Das heißt, dass es statistisch mehr positive oder negative Unterschiede gibt. Mir ist es aber gleich, ob der Unterschied positiv oder negativ ist. Ich möchte nur wissen, ob es einen Unterschied gibt bzw. eben keinen.
Also bin ich gerade auf den Trichter gekommen, dass es vielleicht kein t-test sein muss, sondern eine Korrelation. Würde bedeuten, dass bei dem Vergleich Kind 1/3 und Kind 2/3 ein negativer, signifikanter Unterschied existiert und bei Vergleich Kind 1/3 ein signifikanter positiver Zusammenhang ist. Allerdings raucht mir gerade so der Kopf, dass ich keine Ahnung habe, ob ich damit auf der richtigen Spur bin oder in eine völlig falsche Richtung unterwegs bin. Vielleicht kann ja einer von euch das Chaos in meinem Kopf ein bisschen ordnen
Ich danke schon mal für die Hilfe
