STATISTIK-FORUM.de

[Mengen]

Hallo zusammen,

wir hoffen sehr hier Hilfe zu finden.
Als Politikwissenschaftler zählt die Statistik zum Themenbereich der den meisten am schwersten fällt.
Momentan sind wir recht ratlos über der Frage, welcher Rangsummentest anzuwenden ist.

Wir haben zwei Stichproben von zufällig ausgewählten Städten, 8 kleine (unter 200.000 Einwohnern) und 10 große (über 200.000).
Es soll untersucht werden, ob sich die Anzahl der in Pflege genommenen Kinder zwischen den Städten unterscheidet.
Da der Stichprobenumfsng zu klein ist, fällt ein z-test weg.
Auch ein t-test kommt unserer Meinung nach nicht in Frage, da die Merkmale nicht normalverteilt sind.

Wie entscheiden wir uns nun für den richtigen Rangsummentest? Da die Stichproben ja nicht symmetrisch sind, wäre doch ein Wilcoxon Rangtest für gepaarte Stichproben auch nicht richtig, oder?

Wie kommen wir nun zu der richtigen Auswahl?? Und wieso?

[PonderStibbons]

Es soll untersucht werden, ob sich die Anzahl der in Pflege genommenen Kinder zwischen den Städten unterscheidet.

Du meinst wohl eher, Zahl der Pflegekinder pro 10.000 (oder so) Einwohnern?
Dass die Zahl der Pflegekinder in Ratingen kleiner ist als in Berlin, wäre
eine banale Information.

Momentan sind wir recht ratlos über der Frage, welcher Rangsummentest anzuwenden ist.

Es gibt nur einen, den von Wilcoxon (100% äquivalent dem Mann-Whitney U-Test übrigens).

Wilcoxon Rangtest für gepaarte Stichproben auch nicht richtig, oder?

Der heißt Vorzeichenrangtest und ist nicht der Rangsummentest.

Besser wäre es allerdings, die Einwohnerzahl (ohne willkürliche Kategorisierung)
der 18 Städte zu nehmen und mit der relativen Rate (siehe oben) an Pflegekindern
zu korrelieren (Spearman-Rangkorrelation). Das nutzt die vorhandenen Informationen
besser aus.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mengen]

Super, vielen Dank für die Hilfe!
Natürlich war eine relative Anzahl gemeint (pro 10.000).

Der Mann-Whitney-U Test war genau das, was wir brauchten.

Vielen Dank!!

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Als Politikwissenschaftler zählt die Statistik zum Themenbereich der den meisten am schwersten fällt.

Wie gesagt, Korrelation wäre geeigneter, weil Kategorisierung statistische Informationen
verichtet, die Kategorisierung willkürlich ist, und weil sehr unerschiedlich große Städte in
dieselbe Kategorie gepackt werden, während ähnlich große Städte (zB. 180.000 versus 220.000)
in unterschiedlichen Kategorien landen müssen. Aber der skurrile Hang zur Kategorienbildung
ist anscheinend nicht ausrottbar. Wenigstens ein X-Y-Streudiagramm zwischen Größe und
Rate sollte aber doch drin sein...

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons