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[rapha_giannelli]

* defekt

[strukturmarionette]

Hi,

Gruppenvergleichs von Mittelwerten habe ich in SPSS einen Kruskal-Wallis-Test gerechnet.

- das ist nicht korrekt

Post-Hoc-Paarvergleichen der einzelnen Gruppen findet sich jedoch BEI KEINEM Gruppenvergleich ein signifikanter Unterschied.

- was ist daran problematisch?

Worum geht es? N? Anzahl Gruppen u.s.w.?

Gruß
S.

[rapha_giannelli]

Es geht um einen Vergleich der Durchschnittswerte von 18 Gruppen (Medienangebote) bei einem Index. N = 2920 Aussagen. Diese verteilen sich unterschiedlich auf die Medienangebote, für die Gruppen liegen demnach unterschiedlich große Fallzahlen vor.

Mich interessiert eine Erklärung für den Sachverhalt. Warum zeigt sich beim Globalvergleich ein signifikanter Unterschied, bei den Paarvergleichen nicht?

[PonderStibbons]

Zum Zwecke eines Gruppenvergleichs von Mittelwerten habe ich in SPSS einen Kruskal-Wallis-Test gerechnet.

Kruskal-Wallis ist für ordinale Daten. Der vergleicht keine Mittelwerte. Wenn die abhängige Variable intervallskaliert ist, dann rechne eine Varianzanalyse. Und nein, wie die abhängige Variable verteilt ist, das ist ganz und gar unerheblich.

Wie ist das zu erklären?

Bonferroni-Korrektur für 153 paarweise Vergleiche.


Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[rapha_giannelli]

Kruskal-Wallis ist für ordinale Daten. Der vergleicht keine Mittelwerte. Wenn die abhängige Variable intervallskaliert ist, dann rechne eine Varianzanalyse. Und nein, wie die abhängige Variable verteilt ist, das ist ganz und gar unerheblich.

Ich habe mich falsch ausgedrückt.

Es handelt sich um einen ordinal skalierten Index und somit um den Median der jeweiligen Medienangebote, nicht um das arithmetische Mittel. Kruskal-Wallis ist daher m.E. die richtige Wahl.

Bonferroni-Korrektur für 153 paarweise Vergleiche.

Magst du das noch ein wenig weiter ausführen? Danke!

[PonderStibbons]

Kruskal- Wallis testet keine Mediane, ist aber anscheinend angebracht.

Das Vorgehen bei der Bonferroni-Korrektur darf ich als bekannt voraussetzen? Bei 18 Gruppen sind es nun eben 153 Tests, wenn paarweise verglichen wird. Das muss man dann mal in die Formel einsetzen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[rapha_giannelli]

Das Vorgehen bei der Bonferroni-Korrektur darf ich als bekannt voraussetzen? Bei 18 Gruppen sind es nun eben 153 Tests, wenn paarweise verglichen wird. Das muss man dann mal in die Formel einsetzen.

Ist bekannt, ja. Ich war mir nur unsicher, ob ich nicht irgendeinen Fehler übersehe. Für andere, ganz ähnlich gelagerte Index-Vergleiche (ebenfalls ordinal-skaliertes Niveau) hat die Bonferroni-Korrektur nicht zu dieser Auffälligkeit (Globalvergleich signifikant, kein signifikanter Paarvergleich) geführt.

[rapha_giannelli]

Noch eine letzte Nachfrage: Hättet ihr einen Hinweis wie ich den Sachverhalt "methodisch sauber" in der Ergebnisdarstellung berichten sollte? Es zeigen sich ja Unterschiede bei den Post-Hoch-Paarvergleichen, die Bonferroni-Korrektur sorgt aber dafür, dass diese nicht als signifikant ausgewiesen werden.

Vielen Dank!

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, was sauber in diesem Zusammenhang bedeuten könnte. Eine Bonferroni-Korrektur mit 158 Vergleichen wirkt zunächst einmal undurchdacht. Welches wäre denn die hier erforderliche starke Begründung dafür?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[rapha_giannelli]

Bonferroni-Korrektur ist in SPSS der Standard, lässt sich bei dem KW-Test in der Software leider nicht anpassen. Alternativ werde ich das Alpha-Niveau "händisch" anpassen. Gibt es evtl. eine Empfehlung für ein besser geeignetes Korrekturverfahren?

Ich habe im Übrigen das Ganze mit einer ANOVA (Welch ANOVA, Games-Howell-Test wegen nicht gegebener Varianzhomogenität und ungleich großen Gruppen) gegengeprüft. Das Ergebnis bestätigt sich. Der Omnibustest über alle Gruppen zeigt einen signifikanten Unterschied an. Der Post-Hoc-Test für die Paarvergleiche findet hingegen keine.

An anderer Stelle habe ich als Erklärung für diese Besonderheit gefunden, dass dies mit der höheren Power des Omnibustests im Vergleich zu den Post-Hoc-Tests zusammenhängen könnte.