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[ralleralle]

Hallo zusammen,

bei einem Kruskal-Wallis Test zwischen zwei Gruppen (n = 169 und n = 309) (signifikanter paarweise Vergleich) ergibt sich eine Effektstärke von r = 1,14.

Der r Wert sollte ja eigentlich die Grenze von 1 nicht übersteigen, anders als Cohens d, der ja durchaus drüber liegen kann.

Ich vermute, dass die unterschiedliche Größe der Teilsamples dafür verantwortlich ist.

Vielleicht kann mir hier jemand auf die Sprünge helfen.

Viele Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

ergibt sich eine Effektstärke von r = 1,14.

- welches Programm berechnet dir diese Effektstärke für deine zwei Stichproben?
- warum Kruskal-Wallis Test?
- was vergleichst du?

Gruß
S.

[ralleralle]

Hi,

ergibt sich eine Effektstärke von r = 1,14.

- welches Programm berechnet dir diese Effektstärke für deine zwei Stichproben?
- warum Kruskal-Wallis Test?
- was vergleichst du?

Gruß
S.

Hi,

danke für deine Antwort.

Die Effektstärke berechne ich manuell: r = z/√n
N ist die beiden Gruppengrößen addiert.

Kruskal Wallis weil die ratioskalierte Variable nicht normalverteilt ist.
Die Gruppen sind zwei Veröffentlichungsplattformen, die Ratioskala sind Anzahl von Wörtern.

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Die Effektstärke berechne ich manuell: r = z/√n

Woher stammt das?

Kruskal Wallis weil die ratioskalierte Variable nicht normalverteilt ist.

Woher stammt die Annahme, dass das eine Rolle spielt?
Es ist grundfalsch, aber vielleicht gibt es eine lokal verbindliche Verfahrensweise.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[ralleralle]

Die Effektstärke berechne ich manuell: r = z/√n

Woher stammt das?

Kruskal Wallis weil die ratioskalierte Variable nicht normalverteilt ist.

Woher stammt die Annahme, dass das eine Rolle spielt?
Es ist grundfalsch, aber vielleicht gibt es eine lokal verbindliche Verfahrensweise.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hm, interessant.

SPSS gibt bei einem Kruskal Wallis Test einen z Wert aus. Ich dachte, anstelle Cohens d zur Berechnung der Effektstärke von Mittelwerten (t-Test bspw.), nehme ich bei diesem Test zur Berechnung der Effektstärke zwischen Medianen eben r. Das wurde mir so von diversen Seiten empfohlen, u.a. hier http://lindaregber.com/effekt-berechnen-interpretieren/

Zur Normalverteilung: So wie ich das bisher mitbekommen habe, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein, um entsprechende Tests durchzuführen. Eben Normalverteilung, Varianzhomogenität oder Unabhängigkeit der Stichproben. Dementsprechend fiel meine Wahl auf den KW Test. Bin ich da völlig auf dem falschen Weg?

[strukturmarionette]

Hi,

Die Gruppen sind zwei Veröffentlichungsplattformen, die Ratioskala sind Anzahl von Wörtern.

- t-Test für unabhängige Stichproben
(oder einfaktorielle 2-stufige Varianzanalyse

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Für Varianzanalysen und t-Tests wird angenommen, dass die Variablen in jeder
Gruppe normalverteilt sind (in der Grundgesamtheit, aus der die Stichproben
stammen). Nicht in der Gesamtgruppe. In anderer Formulierung sollten die
Vorhersagefehler (Residuen) normalverteilt sein (in der Grundgesamtheit).
Diese Annahme ist jedoch entbehrlich, wenn die Stichprobe insgesamt ausreichend
groß ist (ab ca. N> 30). Insofern besteht hier kein Grund für einen H-Test.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[dutchie]

hallo

Warum stellt strukturmarionelle nur Fragen, gibt aber kaum antworten!

Ich vermute, dass die unterschiedliche Größe der Teilsamples dafür verantwortlich ist.

Auf ordinalniveau ist ein Effektstärken nicht möglich, wegen nicht definierten Distanzen!

Es gibt so pseudo überganszenarien... aber, vermutlich bist du nur der falschen Quelle unterliegn.
gruß
dutchie