STATISTIK-FORUM.de

[SHK1993]

Hallo!

Ich habe ein allgemeine Frage. Und zwar habe ich eine Hypothese zu einem Kontrast formuliert, den ich gerne testen wollte.

Nun habe ich entsprechende Liniendiagramme meiner Variablen erstellt und mir auch Mittelwerte und Standardabweichungen anzeigen lassen. Es handelt sich um ein zweifaktorielles Design mit Messwiederholungen.

Allerdings - und nun kommt der Punkt - lässt sich schon aus den Mittelwerten und Diagrammen erkennen, dass meine formulierten Kontraste ganz und gar nicht zu erkennen sind, die Daten sogar eher in die entgegengesetzte Richtung einen Trend zeigen...

Meine Frage nun: soll ich die Konstraste im Rahmen meiner Abschlussarbeit trotzdem testen? Oder kann man alleine aufgrund der grafischen Darstellung und den Mittelwerten begründen, dass Kontraste gar nicht erst getestet werden, sondern verworfen? In der Literatur habe ich keine Hinweise auf eine solche Frage finden können.

Schönen Sonntag,

H.

[strukturmarionette]

Hi,

Meine Frage nun: soll ich die Konstraste im Rahmen meiner Abschlussarbeit trotzdem testen?

- wenn Hypothesen formuliert sind und das ganze etwas wissenschaftlich sein soll, m.E. ja.

Gruß
S.

[SHK1993]

Alles klar! Ich hätte auch dazu tendiert, dass nach wiss. Standards tatächlich getestet werden soll. Dann werde ich das mal tun.

Und das mit den Streuungen habe ich noch gar nicht in Betracht gezogen, berechtigter Einwand, stimmt ja!

[Apollo30]

Ich bin auch einer, der normal garnichts grafisch überprüft, sondern alles mit den entsprechenden Verfahren numerisch in SPSS berechnet und sich von p und r Werten leiten lässt.
Aber es geht auch anders. Andy Field stellt in seinem Statistikbuch (Discovering Statistics using ...) z.B. auch detailliert vor, wie sich visuell eine Normalverteilung anhand von P-P Plots überprüfen lässt.
Der von uns gerne benutzte numerische Weg (in diesem Beispiel eben der Signifikanzwert des entsprechenden Shapiro-Wilk Tests - nutze den immer anstatt Kolmogorov-Smirnov) erscheint uns zwar immer als sauberer (weil wir schwarz auf weiß einen Wert vor uns haben und die 5%-Konvention uns ja klar sagt, ob der p-Wert diesseits oder jenseits ist - er ist in Grenzbereichen aber auch kaum sauberer. Was ist bei p=.056? p=.048? Ist das eine glasklar signifikant und das andere nicht? Ich glaub, das ist auch nicht wesentlich sauberer als wenn du die die Punkte auf dem P-P Plot anschaust. In beiden Fällen glaub ich isses wichtig, einen gesunden Menschenverstand zu nutzen, der auf ausreichender Expertise beruht.

Wenn du mir in einer Studienarbeit einen sauber durchgeführten visuellen Test lieferst und fundiert begründest, warum du dich für das ein oder das andere entscheiden hast, ggf. sogar Beispiele aus der Literatur mitgibst, dann würd ich das gelten lassen. Ich würd dir nicht vorwerfen, dass dies wesentlich weniger wissenschaftlich ist.