STATISTIK-FORUM.de

[Anna2016]

Hallo liebe Community,

Bin neue hier und promt habe ich auch eine Frage im Schlepptau (ich hoffe ihr könnt mir verzeihen und weiterhelfen )

Und zwar geht es darum:
Mein Gruppe soll für eine Seminararbeit ein Fragebogen erstellen und auswerten uns wurde das Thema "Beratung: Modern oder Altmodisch?" zugeteilt.
Hierzu haben wir schon uns Hypothesen mit dazu gehörigen fragen ausgearbeitet,Verteilt(eine Heidenarbeit^^) und ausgewertet.

Frage 1: Ein optimaler Berater repräsentiert für Sie...
A: ein Mensch ; B: eine Maschine

Hypothese:
H0 = Einen Berater als physische Person, bevorzugen ≤ 50% der Befragten
HA = Einen Finanzberater als physische Person, bevorzugen mehr als 50% der Befragten.
(Macht man das so mit den Prozenten? bin mir nicht sicher ob das stilistisch richtig ist, mathematisch sollte es ja ok sein)

Ausgewählter Test: Test auf Binomialverteilung (ist der Richtig?)

Dazu haben die befragten wie folgt geantwortet



Ausgewertet mit SPSS
Ergebnis => die Befragten wollen weiter hin ein Menschen als Berater haben.

Frage 2: Wie ist ihr empfinden vor einem Beratungsgespräch ( hier gab es mehrer Antwortmöglichkeiten Schlecht Neutral Gute Sonstiges)

Hypothese:
H0 = Kunden haben, vor einem Finanzberatungsgespräch ein gutes Gefühl.
HA = Kunden haben, vor einem Finanzberatungsgespräch ein schlechtes Gefühl.
(ist die Formulierung so besser ohne Prozentangaben?)

Ausgewählter Test: Chi-Quadrat Test bei einer Stichprobe (ist der Richtig?)

Dazu haben die befragten wie folgt geantwortet

Ausgewertet mit SPSS
Ergebnis => Die meisten der Befragten haben ein schlechtes Gefühl vor einem Beratungsgespräch.

Noch kurze Daten zu meiner Umfrage
Befragt wurden 140 bis her, zur zeit ist unsere Auswertung auf 50 Leute begrenzt da wir den Rest noch in SPSS eintippen müssen.
Der Frage Bogen hat 15 Fragen (hier ist nur ein Teil Gelistet)

Jetzt ist Mein Frage an euch ist das so Richtig? und wie würdet ihr das machen ?

Ich wäre dankbar für Feedback, da wir wirklich verzweifelt sind (die Seminararbeit ist 10 Creditpoints Wert also eine Möglichkeit seinen Schnitt deutlich zu verbessern oder deutlich zu verschlechtern )

[mango]

Hallo,

zu Frage 1: Der Binomialtest ist der richtige, allerdings testet er in seiner einfachen Form eine ungerichtete Hypothese und das solltest du auch in Bezug auf die Frage machen. Deine Hypothesen sind allerdings schon insofern falsch formuliert, als dass sich induktive Statistik nicht auf die Befragten sondern auf die Grundgesamtheit bezieht. Wieviel Prozent der Befragten was bevorzugen, siehst du ja schon an den von dir geposteten empirischen Verteilungsdarstellungen, dazu musst du keinen Test rechnen.

Also: Überleg dir, aus welcher Grundgesamtheit du deine Befragten zufällig ausgewählt hast (oder wenigstens: gerne im Idealfall zufällig ausgewählt hättest) und formuliere die Hypothesen entsprechend um. Als nächstes muss die Nullhypothese als ungerichtet (Erwartungswert p=0,5) und die Alternativhypothese entsprechend als p!=0,5 formuliert werden.

Zu Frage 2: Deine Hypothesen müssen immer quantifiziert sein. Sonst lassen sie sich auch nicht testen.

Der "einfachste" ("Verteilungstest", in SPSS "One Sample Chi Square Test") Chi-Quadrat-Test überprüft auch hier keine Richtungshypothese sondern nur, ob eine nominalskalierte Variable signifikante Abweichungen von einer erwarteten Verteilung ("Alle Ausprägungen kommen in der gleichen Häufigkeit vor") aufweisen. D. h. dieser Test würde hier nicht zu deiner Fragestellung passen.

Noch ein Hinweis: Sowohl in den Fragen aus dem Fragebogen als auch in den Hypothesen befinden sich Komma- und Grammatikfehler. Achte unbedingt auf eine ordentliche sprachliche Präsentation, sowas ist an der Uni in der Regel sehr wichtig.

[Anna2016]

Hallo mango,

Danke erstmal für deine Schnelle Antwort und Feedback

zu Frage 1 habe ich leider vergessen Was zu erwähnen(tut mir leid )
das wir den Binomialtest erstmal Ungerichtet(wie du schon erwähnt hast ob es eine 50/50 Verteilung ist) getestet, diese haben wir dann einseitig überprüft indem wir das Signifikanzniveau halbiert haben.
(Diesen Tipp haben wir aus einen Buch entnehmen, wir sind nicht wirklich fit in Statistik(hust ))

wären dann die Hypothesen richtig? wenn du meine Ergänzung berücksichtigst!
Du hast vollkommen recht, wenn man so eine Eindeutige empirische Verteilung hat sollte eigentlich kein Test von notwendig sein aber mein Prof besteht darauf

Zu Frage 2
hier bitte ich auch um Verzeihung . wir haben, hier auch die Signifikanzniveau halbiert und einseitig überprüft.
wir sind nach dem Beispiel hier vorgegangen
"http://www.quantitative-methoden.de/Dateien/Auflage2/BdII_Dateien/Kapitel_9_SPSS_Ergaenzungen.pdf"

dort steht

Das Rechenbeispiel wurde ungerichtet getestet. Bei Chi²-Tests mit zwei Stufen ist jedoch auch
gerichtetes Testen möglich, sofern eine klare Hypothese über die Richtung eines Unterschieds
besteht. Eine Bildungsforscherin könnte z.B. annehmen, dass sich Frauen stärker für ein Studium
der Psychologie interessieren als Männer. Die obige Abweichung kann unter dieser gerichteten
Annahme auch einseitig überprüft werden, indem das Signifikanzniveau halbiert wird.

Ok werde meine Hypothesen besser quantifizieren!

hättest du eine andere Empfehlung, wie wir es sonst testen könnten? (wir sind nach langer Recherche auf den Chi-Quadrat test gekommen)

Vielen Dank

PS: ja Meine Rechtschreibung ist leider ein Bekantest und Peinliches Manko meinerseits , aber natürlich wird das noch Korrektur gelesen (genau wie der Fragebogen der ausgeteilt wurde, hab die Fragen nachgetippt und nicht auf Rechtschreibung und Kommersetzung geachtet )

[mango]

Hallo mango,

Danke erstmal für deine Schnelle Antwort und Feedback

zu Frage 1 habe ich leider vergessen Was zu erwähnen(tut mir leid )
das wir den Binomialtest erstmal Ungerichtet(wie du schon erwähnt hast ob es eine 50/50 Verteilung ist) getestet, diese haben wir dann einseitig überprüft indem wir das Signifikanzniveau halbiert haben.
(Diesen Tipp haben wir aus einen Buch entnehmen, wir sind nicht wirklich fit in Statistik(hust ))

Ja, das stimmt. Aus dem, was du geschrieben hast, ist aber dein Rechenweg nicht wirklich hervorgegangen.

[quotewären dann die Hypothesen richtig? wenn du meine Ergänzung berücksichtigst!
Du hast vollkommen recht, wenn man so eine Eindeutige empirische Verteilung hat sollte eigentlich kein Test von notwendig sein aber mein Prof besteht darauf [/quote]
Nein, es geht hier nicht um Eindeutigkeit oder Uneindeutigkeit. Bei kleinen Stichproben ist so ein Test immer sinnvoll, um eben ein Maß dafür zu erhalten, wie eindeutig die vorgefundene Verteilung denn unter Berücksichtigung der Stichprobengröße nun genau ist, denn genau das tut ein statistischer Test ganz grob gesagt. Deine Hypothese bezieht sich aber, so wie du es formuliert hast, nur auf die Leute, die du ja schon befragt hast. Über die musst du keine Hypothese aufstellen sondern du hast ihre Antworten ja vollständig erfasst. Einen Test rechnet man, um zu überprüfen, inwiefern die Ergebnisse der Auswertung deiner Stichprobendaten auf andere Leute übertragbar sind, die du nicht befragt hast.

Zu Frage 2
hier bitte ich auch um Verzeihung . wir haben, hier auch die Signifikanzniveau halbiert und einseitig überprüft.
wir sind nach dem Beispiel hier vorgegangen
"http://www.quantitative-methoden.de/Dateien/Auflage2/BdII_Dateien/Kapitel_9_SPSS_Ergaenzungen.pdf"

dort steht

Das Rechenbeispiel wurde ungerichtet getestet. Bei Chi²-Tests mit zwei Stufen ist jedoch auch
gerichtetes Testen möglich, sofern eine klare Hypothese über die Richtung eines Unterschieds
besteht. Eine Bildungsforscherin könnte z.B. annehmen, dass sich Frauen stärker für ein Studium
der Psychologie interessieren als Männer. Die obige Abweichung kann unter dieser gerichteten
Annahme auch einseitig überprüft werden, indem das Signifikanzniveau halbiert wird.

Auch das geht natürlich prinzipiell, in dem Buch steht schon nichts falsches drin. Aber zumindest hier kann ja etwas nicht stimmen weil du ja gar keine dichotome Variable hast. Mit mehr Ausprägungen kannst du so einen Test nicht rechnen, weil "größer als" ja eine zweistellige Relation ist.

hättest du eine andere Empfehlung, wie wir es sonst testen könnten? (wir sind nach langer Recherche auf den Chi-Quadrat test gekommen)

Nein, der Chi-Quadrat-Test ist da schon ganz in Ordnung. Du musst nur genau verstehen, was du da tust und auf Basis korrekt formulierter Hypothesen genau das richtige rechnen. Und den Eindruck habe ich gerade noch nicht.

[Anna2016]

Hallo mango,

Danke für deine Antwort und das du dir Zeit nimmst

Frage1:

Ja, das stimmt. Aus dem, was du geschrieben hast, ist aber dein Rechenweg nicht wirklich hervorgegangen.

Ja das stimmt leider, hatte die halbe arbeit geliefert^^

Nein, es geht hier nicht um Eindeutigkeit oder Uneindeutigkeit. Bei kleinen Stichproben ist so ein Test immer sinnvoll, um eben ein Maß dafür zu erhalten, wie eindeutig die vorgefundene Verteilung denn unter Berücksichtigung der Stichprobengröße nun genau ist, denn genau das tut ein statistischer Test ganz grob gesagt.

Habe ich jetzt Verstanden

Deine Hypothese bezieht sich aber, so wie du es formuliert hast, nur auf die Leute, die du ja schon befragt hast.

hmm wir wollte schon eine allgemeine Aussage in Abhängigkeit von unsere Umfrage treffen, als wir die Hypothesen erstellt haben haben wir darauf geachtet das sie quantifizierbar sind. (deshalb die 50%)
hast du vielleicht ein Beispiel parat?

Frage 2:

Aber zumindest hier kann ja etwas nicht stimmen weil du ja gar keine dichotome Variable hast. Mit mehr Ausprägungen kannst du so einen Test nicht rechnen, weil "größer als" ja eine zweistellige Relation ist.

Das Stimmt natürlich, ist uns damals nicht aufgefallen(wie gesagt wir sind nicht wirklich fit in Statistik).

... Du musst nur genau verstehen, was du da tust und auf Basis korrekt formulierter Hypothesen genau das richtige rechnen. ...

(Nullhypothese):
Ein persönliches Beratungsgespräch, bevorzugen ≤ 50% der Befragten.
(Alternativhypothese):
Ein persönliches Beratungsgespräch, bevorzugen mehr als 50% der Befragten.

sind diese Hypothesen besser Formuliert?

Nein, der Chi-Quadrat-Test ist da schon ganz in Ordnung.

Hast du vielleicht beispiele zum Chi-Quadrat test? wir sind im Netz nicht fündig geworden (zumindest keine Beispiele über eine Stichprobe mit mehrer Auswahlmöglichkeiten)

Und den Eindruck habe ich gerade noch nicht.

Ich leider auch nicht

Vielen Dank nochmal

[PonderStibbons]

H0 = Kunden haben vor einem Finanzberatungsgespräch ein gutes Gefühl.
HA = Kunden haben vor einem Finanzberatungsgespräch ein schlechtes Gefühl.

Da es sich um 4 Antwortmöglichkeiten handelt, geht das so nicht.
Es gibt Probanden, die haben weder das eine noch das andere.

Zudem würde es in der vorliegenden Formulierung reichen, 1 einzigen
Probanden in der Stichprobe ohne gutes Gefühl zu haben, um die
Nullhypothese zu widerlegen, dass in der Grundgesamtheit alle
Probanden ein gutes Gefühl haben. Da braucht man keinen Test.

Wenn tatsächlich inhaltlich die Aussage interessiert: Kunden haben
vor einem Finanzberatungsgespräch ein schlechtes Gefühl, dann
könnte sie sich eventuell übersetzen lassen in
a) Der Anteil Kunden mit schlechtem Gefühl ist relativ am höchsten
(alle drei anderen Gruppen sind kleiner), oder b) Der Anteil der
Kunden mit schlechtem Gefühl beträgt > 50% (die drei anderen Gruppen
werden dann zur Gruppe "kein schlechtes Gefühl" zusammengefasst).

Läuft alles wieder auf paarweise Vergleiche hinaus. Der Chi²-Test
mit 4 Gruppen hingegen würde die H0 überprüfen, dass alle 4 Gruppen
gleich groß sind. Das sieht nicht nach einer passenden Nullhypothese
für die eigentliche Fragestellung aus.

Just my 2pence

P.

[Anna2016]

Hallo PonderStibbons,

auch dir Danke für die schnelle Antwort

zu Frage2:
Hmm nach deinem Ratschlag sollten unsere Hypothesen so gestaltet sein oder?

H0= Der Anteil Kunden mit schlechtem Gefühl ist relativ am höchsten, gegenüber der Gesamtheit von anderen Gefühlen vor einer Beratung
HA= Der Anteil Kunden mit schlechtem Gefühl ist relativ gleich oder Niedriger, gegenüber der Gesamtheit von anderen Gefühlen vor einer Beratung

Dies könnte ich dann mit Hilfe eines Testes auf Binomialverteilung testen oder der Chi-Test für eine Stichprobe (natürlich gerichtet getestet in dem man die Signifikanzniveau halbiert)
Kann man das so machen ?

Mal eine Anfänger Frage wie erkenne ich was für eine Verteilung ich habe ? (kann man das aus dem Diagramm erkennen?)

nochmals Vielen Dank

[PonderStibbons]

H0= Der Anteil Kunden mit schlechtem Gefühl ist relativ am höchsten, gegenüber der Gesamtheit von anderen Gefühlen vor einer Beratung

Der Unterschied zwischen relativer und absoluter Mehrheit wird Dir geläufig sein.
In Deiner Formulierung wird beides verquirlt. Außerdem war das Überwiegen
schlechten Gefühls doch vorher Deine Arbeitshypothese, nicht die Nullhypothese.

Mal eine Anfänger Frage wie erkenne ich was für eine Verteilung ich habe ?

Die Frage ist eher sinnfrei, da es sich um kategoriale Daten handelt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[mango]

Das Hauptproblem ist, dass du in deinen Hypothesen immer die Befragten als Bezugsgruppe nimmst. Wie schon gesagt: Du brauchst keine Hypothesen über deine Befragten zu testen, denn du kannst ja sichere Aussagen über sie treffen. Schließlich hast du sie ja alle befragt Die Hypothesen für deinen Test müssen sich immer auf deine Grundgesamtheit beziehen.

Als nächstes musst du dir für die Hypothesenformulierung anschauen, wie du testen möchtest. Beim Binomialtest testest du die beiden möglichen Ausprägungen deiner Variable auf Gleichheit in der Grundgesamtheit. D. h. du testest, ob trotz unterschiedlicher Häufigkeiten in deiner Stichprobe möglicherweise gleiche Häufigkeiten in deiner Grundgesamtheit auftreten. Und so müssen dann auch die Hypothese lauten:

H0: X und Y treten bei Z in gleicher Häufigkeit auf.
H1: X und Y treten bei Z in unterschiedlicher Häufigkeit auf.

X und Y sind die beiden Ausprägungen und Z die Bezeichnung deiner Grundgesamtheit. Natürlich kannst du es etwas konkreter formulieren. Du musst jedoch immer bei dieser semantischen Struktur bleiben. Sonst entspricht dein Testergebnis nicht dem, was du laut Hypothese testen willst.