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[Shila]

Hallo ,

ich habe folgende Tabelle (angegebene Zahlen sind Mittelwerte, Standardabweichungen stehen in Klammern)

Abwesend (n=20) - Nicht-abwesend (n=241)

Variable A : 3.21 (5.91) - 7.25 (4.34)
Variable B : 45.05 (20.25) - 52.30 (14.92)
Variable C : 36.31 (21.97) - 20.95 (14.31)

Es wurden 3 t-Tests durchgeführt, um diese beiden Gruppen bzgl der 3 Variablen zu vergleichen. Wurde in der Studie geschlampt? Denn..

- Mich irritieren die doch sehr hohen Standardabweichungen. Stellen diese nicht ein Problem für den t-Test dar?
- hohe Standardabweichung = sehr heterogene Gruppe?
- Kann ich aufgrund dieser Werte auf eine Verteilung schließen oder können die Werte trotzdem normalverteilt sein?
- ich habe 1 UV und 3 AVs --> darf man da überhaupt 3 t-Tests durchführen (wegen alpha-Fehler-Erhöhung)

Ich krieg einfach nicht in den Kopf, dass die Standardabweichungen SO hoch sind.

Vielen Dank für eure Hilfe:)

[bele]

Hallo Shila,

natürlich können Gruppen mit hoher Standardabweichung trotzdem signifikant werden, wenn die Fallzahl stimmt. Vielleicht verwechselst Du aber auch gedanklich die Standardabweichung und den Standardfehler?

Kann ich aufgrund dieser Werte auf eine Verteilung schließen oder können die Werte trotzdem normalverteilt sein?

Nein, Du kannst nicht aus Mittelwert und Standardabweichung auf die Verteilung schließen und ja, die Werte können normalverteilt sein.

ich habe 1 UV und 3 AVs --> darf man da überhaupt 3 t-Tests durchführen (wegen alpha-Fehler-Erhöhung)

Das Problem der Alphafehlerkummulation ist kompliziert aber ja, man kann es hier sicher ins Feld führen. Ob dafür Korrekturen vorgenommen wurden, oder nicht, sollte in der Studie beschrieben werden.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

- Mich irritieren die doch sehr hohen Standardabweichungen.

Wieso? Und was sind das überhaupt für Variablen und was für Gruppen.

Stellen diese nicht ein Problem für den t-Test dar?

Nur wenn sie auf Fehlern beruhen. Aber die Gruppen sind deutlich ungleich groß und
gleichzeitig die Varianzen unterschiedlich, was den t-Test verfälscht. Hier wäre eine
Welch-Korrektur angebracht.

- hohe Standardabweichung = sehr heterogene Gruppe?

Meinst Du jetzt beide Gruppen oder nur die n=20-Gruppe?

- Kann ich aufgrund dieser Werte auf eine Verteilung schließen oder können die Werte trotzdem normalverteilt sein?

A und C sind vermutlich mehr oder weniger rechtsschief, vor allem in Gruppe
"Abwesend". Aber ob Normalverteilung oder nicht, ist bei Deiner Stichprobengröße
eigentlich kein relevantes Thema mehr.

- ich habe 1 UV und 3 AVs --> darf man da überhaupt 3 t-Tests durchführen (wegen alpha-Fehler-Erhöhung)

Kommt auf die Studie an (Thema, Fragestellung). Man kann gegebenenfalls
das Signifikanzniveau korrigieren.

Ich krieg einfach nicht in den Kopf, dass die Standardabweichungen SO hoch sind.

Da Du den Leser nicht darüber informierst, worum es hier eigentlich geht,
ist dazu schwer was zu sagen.

Mach Dir erstmal für jede Variable einen Box-and-Whisker-Plot, jeweils
mit Vergleich der beiden Gruppen.

Mit freundichen Grüßen

P.

[Shila]

Hallo Bernhard, Hallo Ponderstibbons

in der Studie vergleicht man Probanden, die von der Arbeit abwesend waren mit Probanden, die nicht abwesend waren bzgl. 3 Variablen (Motivation, Wohlbefinden, Stress). Also die Frage ist: sind Leute die abwesend waren, gestresster, unmotivierter und fühlen sie sich unwohler als die, die nicht abwesend waren.

Es handelt sich hierbei um eine Studie, die ich für eine Klausur methodisch gut verstehen muss, dh ich kann selber nichts bei SPSS nachrechnen, da ich die Daten nicht habe.

Es wurde in der Studie auch nicht beschrieben, ob eine Bonferroni oder Welch-Korrektur durchgeführt wurde. Deswegen auch meine Zweifel.

Dh ich kann als Kritik anbringen,dass aufgrund der heterogenen Varianzen eine Welch-Korrektur angebracht wäre und aufgrund der 3 Vergleiche eine Bonferroni-Korrektur? Bzw wäre ein Mann-Whitney-U Test nicht besser gewesen? Was meint ihr?


Bzgl deiner Frage, Ponderstibbons, ja ich meinte, dass beide Gruppen sehr heterogen sind (da die Standardabweichungen bei beiden Gruppen sehr hoch sind, somit der Mittelwert keinen guten Erwartungswert darstellt). Ist das so korrekt?

Liebe Grüße
Lea

[bele]

Dh ich kann als Kritik anbringen,dass aufgrund der heterogenen Varianzen eine Welch-Korrektur angebracht wäre und aufgrund der 3 Vergleiche eine Bonferroni-Korrektur? Bzw wäre ein Mann-Whitney-U Test nicht besser gewesen? Was meint ihr?

Hallo Lea,

das sind Fragen, auf die es keine eindeutige Antwort gibt. Hier spielen Geschmäcker eine gewisse Rolle. Ich hätte vielleicht einen U-Test besser gefunden, PonderStibbons plädiert -glaube ich ohne nachgezählt zu haben- eher für t-Tests. Ähnliches gilt für die Bonferroni-Korrektur. Hier gilt es subjektiv zu bewerten, wie schlimm ein Fehler 1. Art und wie schlimm ein Fehler 2. Art wäre und das subjektiv mit der Fallzahl abzuwägen. Du kannst also für diese Dinge argumentieren aber nicht unbedingt behaupten, dass die Autoren geschlampt hätten.

LG,
Bernhard