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[Johnny]

Hallo liebe Gemeinde,

für die Auswertung eines Experiments möchte ich Folgendes untersuchen:

i) In meinem Experiment durchlaufen je zwei unabhängige Meta-Gruppen von Personen (N=12) einen identischen Versuchsaufbau (z.B. variirende Gruppengröße und Payofflevels). Nun möchte ich feststellen, ob ich die Daten poolen kann oder nicht. Dazu wollte ich untersuchen, ob die Mittelwerte aus der gleichen Verteilung stammen, die mir jedoch nicht bekannt ist. Kann ich dazu einen "Wilcoxon matched-pairs signed-rank test" verwenden?

ii) Im Anschluss möchte ich diese Gruppen mit einer Gruppe vergleichen, in der ich die Versuchsanordnung geändert habe, um auf Treatment-Effekte zu kontrollieren. Eignet sich auch hier der "Wilcoxon matched-pairs signed-rank test" um prüfen, ob die gleiche Verteilung vorliegt?

Vielen Dank im Vorraus

Johnny

[PonderStibbons]

In meinem Experiment durchlaufen je zwei unabhängige Meta-Gruppen von Personen (N=12) einen identischen Versuchsaufbau (z.B. variirende Gruppengröße und Payofflevels). Nun möchte ich feststellen, ob ich die Daten poolen kann oder nicht. Dazu wollte ich untersuchen, ob die Mittelwerte aus der gleichen Verteilung stammen

Ich kann leider nicht behaupten, dass ich nach dieser Beschreibung weiß,
worum es geht, was Du gemacht hast und was Du anstrebst.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Johnny]

Das tut mir Leid, ich habe mich wohl ein wenig zu kurz gefasst. Also ich möchte den Einfluss von verschiedenen Faktoren, wie z.B. Gruppengröße und Payoff-Level, auf das Wahlverhalten von Personen experimentell testen (In dem Experiment können die Teilnehmer eine Zahl aus einem Intervall wähen, der sog. "Beauty-Contest). Dazu durchlaufen meine Versuchspersonen in 12er-Gruppen eine Anordnung von Spielen, in denen diese Faktoren variiert werden. Jeweils zwei Gruppen durchlaufen exakt den gleichen Versuchsaufbau. D.h. erst spielen die Teilnehmer in 12er-Gruppen das Spiel, dann in 4er-Gruppen und schließlich in 2er-Gruppen. Anschließend wiederholt sich das Spiel mit einem anderen Payoff-Level. Nun möchte ich im ersten Schritt statistisch testen, ob in jedem Treatment die gleiche Verteilung zugrunde liegt. D.h. ich möchte beide 12er-Gruppen vergleichen, alle sechs 4er-Gruppen und schließlich alle zölf 2-Gruppen, ob alle die gleiche Verteilung besitzen, gemessen am Mittelwert der Wahlen, oder ob signifikante Abweichungen vorliegen. Die Frage ist nun, ob ich dafür einen Wilcoxon matched-pairs signed-rank test oder einen Mann-Whitney-U test benutzen kann
Im nächsten Schritt möchte ich dann noch testen, ob Gruppen, in denen ich die Treatment-Anordnung geändert habe, signifikant abweichen, um Anordnungseffekte auszuschließen.
Ich hoffe, das ganze ist jetzt ein wenig verständlicher geworden :=)