ich sitze aktuell an einer wissenschaftlichen Arbeit, kenne mich jedoch noch nicht ganz so sehr aus mit der Auswertungsgeschichte - insbesondere mit diesen Verfahren.
Design : 2 (P:A/B) x 2 (F:j/n) x 2 (falls F: J --> dann Unterscheidung von BE 1 oder BE2)
Der letzte Faktor ist quasi eine Bedingung. Es gibt 2 Bedingungen (Gruppe1-4 und Gruppe 5-8) --> innerhalb der Gruppen existiert eine unterschiedliche Präsentation von Materialien um Reihenfolgeeffekt zu verringern etc. DIe 2 Bedingungen unterscheiden scih in der präsentierten Ausprägung von FJ entweder FJ-BE1 oder FJ-BE2.
Dann gibt es Forced Choice Fragen zu präsentierten Personen(beschreibungen) in Bezug auf z.b Wer ist die lauteste Person vier Antwortmöglichkeiten. Person 1-4 und die Versuchspersonen können eine Person wählen.
Nun rechne ich einen chi² Test über bedingung 1 und 2 hinweg wer da zb. Person die am lautesten wahrgenommen wurde ist und ob dies signifikant ist. Wenn ich innerhalb der Bedingungen vergleichen will, also innerhalb der Greuppen 1-4 zb rechne ich einen Mc-Nemar Test.
Nun habe ich folgendes Problem: ich habe über Bedingungen hinweg zusammengesetzte Variable für : PA_FJ PB_FJ PA_FN PB_FN --> Hier lasse ich mir Kreuztabellen ausgeben für PA_FJ mit PB_FJ, dann PA_FN mit PB_FN, PA_FJ mit PA_FN, PB_FN mit PA_FN. Das sollte soweit stimmen..
Wenn ich nun für die gesamt zusammengesetllte Variable über die Bedingung hinweg ( die sich aus den 8 Gruppen ergab) mir einen gesamt Signifikanzwert geben lassen möchte:
Mithilfe dieser Syntax:
NPAR TESTS
/CHISQUARE= L
/EXPECTED=EQUAL
/MISSING ANALYSIS.
dann bekomme ich jedoch df=7 heraus obwohl ich denke ich df=4 herausbekommen müsste und sehe im Output Residuen für jede einzelne der 8 Gruppen. Außerdem beträgt die Zellenhäufigkeit in etwa 20 und ist ssomit nicht unter 5.. Was tun? Und wie fasse ich eine Variable so zusammen, dass ich den Chi² Test rechnen kann für die Variable über die Bedingungen hinweg. Das heißt, dass mir nur noch 4 einzelne Gruppen angezeigt werden bzw Kombinationen..
Des weiteren habe ich dann einen Binominaltest (Posthoc) gerechnet für den Chi² Test, dieser fällt aber teils überhaupt nicht signifikant aus obwohl der chi²Test vorher stark signifikant war. Woran liegt das? Kann das sein? Heißt das es gibt doch keine signifkanten Unterschiede?
Syntax:
USE ALL.
COMPUTE filter_$=(PA_FJ=1 OR PB_FJ=2).
VARIABLE LABELS filter_$ 'PA_FJ=1 OR PB_FJ=2 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMATS filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.
NPAR TESTS
/BINOMIAL (0.50)=L
/MISSING ANALYSIS.
Kann ich für den Mc-Nemar Test ebenso das Binominaltestverfahren anwenden?
Vielen vielen dank schonmal für die Hilfe.. ich bin wirklich so dankbar um jede Unterstützung
Ganz liebe Grüße
