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[StatistikStarter]

Hallo,

ich arbeite gerade an der Auswertung einer Umfrage und stehe was die Interpretation der Ergebnisse angeht, ziemlich auf dem Schlauch.

Es geht um den Unterschied zwischen Männern und Frauen bezüglich des Konsums leistungssteigernder Mittel.

Die Hypothese lautet: Frauen nehmen mehr Mittel zur Leistungssteigerung als Männer.



Die Tabelle sieht folgendermaßen aus:

weiblich Anzahl NichtKonsumenten Anzahl Konsumenten
männlich Anzahl NichtKonsumenten Anzahl Konsumenten

Der Chi-Test ergibt einen Wert von χ = 6,251, df = 1, p = 0,012.

Ein p < 0,05 bedeutet ein signifikantes Ergebniss, aber ich komme immer mit der 0 Hypothese durcheinander. Bedeutet ein kleines p, dass die 0 Hypothese ( in diesem Fall also: "Frauen nehmen NICHT mehr Mittel als Männer") verworfen werden kann, = die aufgestellte Hypothese stimmt?

[PonderStibbons]

Getestet hast Du die Nullhypothese: "in der Grundgesamtheit ist der Anteil
Konsumenten bei den Frauen genau gleich wie der Anteil der Konsumenten
bei den Männern". Diese Nullhypothese wird auf Basis der Stichprobendaten
verworfen. Oder einfach&ungenau formuliert: es wird die Annahme Frauen=Männer
verworfen. Alle weiteren Schlussfolgerungen bleiben Dir überlassen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[StatistikStarter]

Vielen Dank für die schnelle Antwort.

Die 0-Hypothese ist also verworfen, es gibt (mit hoher Wahrscheinlichkeit) einen Unterschied. Wie bestimme ich jetzt, auf welcher Seite mehr konsumiert wird?

[PonderStibbons]

Du hast Stichprobendaten benutzt, um den Test zu rechnen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[StatistikStarter]

Könntest du mich noch ein bisschen in eine gewisse Richtung stubsen, dann weiss ich, wonach ich suchen muss ... Mir qualmt grade der Schädel und ich hab das Gefühl ich versteh gar nichts mehr ...

[PonderStibbons]

Deine Stichprobendaten zeigen Dir, ob die Rate bei den Männern oder den Frauen höher ist.

[StatistikStarter]

Vielen herzlichen Dank! Die Männer nehmen mehr als die Frauen

Ich habe eine Frage zu einer weiteren Kreuztabelle/Chi-Test.

Ich habe in dem Umfrage die Frage gestellt "Könntest du dir vorstellen, Mittel zur Leistungssteigerung zu nehmen, wenn die Gefahr von Nebenwirkungen besteht?" (ja/nein) und als Folgefrage "Könntest du dir vorstellen, Mittel zur Leistungssteigerung zu nehmen, wenn keine Gefahr von Nebenwirkungen besteht" (Ja/Nein).

Wenn ich hier mit einer Kreuztabelle arbeite, bekomme ich verrückte Ergebnisse, weil natürlich alle, die erste Frage mit Ja beantworten, auch die 2te Frage mit Ja beantworten. Dadurch bleibt eine Zeile in der Kreuztabelle leer, weil es niemanden gibt, der die erste Frage mit Ja und die zweite Frage mit Nein beantwortet. Kann ich hier eine Kreuztabelle verwenden?

Die Hypothese lautet: "Studierende sind eher bereit, Mittel zur Leistungssteigerung einzunehmen, wenn keine Nebenwirkungen auftreten."

[PonderStibbons]

Das sind abhängige Messungen, McNemars Test.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[flaschenkatze2]

Deine Stichprobendaten zeigen Dir, ob die Rate bei den Männern oder den Frauen höher ist.

Wenn das okay ist, hake ich der Klarheit halber hier nochmal ein.
Wenn ich dich richtig verstehe, gilt bei Signifikanz von 2x2-Tabellen-Chi² nicht die Omnibushypothese (wie bei allgemeineren Chi²) sondern man darf die Richtung der Unterschiede ebenfalls als statistisch bestätigt annehmen.

ODER

Verwirft die Statistik eben nur die Nullhypothese und die Richtung der Unterschiede vermuten wir nur?
(Und man würde das Ergebnis dann etwa folgendermaßen formulieren: "Es gibt (mit hoher Wahrscheinlichkeit) einen Unterschied, wobei die vorliegenden Häufigkeiten darauf hinweisen, dass Männer mehr nehmen."?)

Welchen Post hoc Test müsste man im zweiten Fall denn verwenden?

[PonderStibbons]

gilt bei Signifikanz von 2x2-Tabellen-Chi² nicht die Omnibushypothese (wie bei allgemeineren Chi²) sondern man darf die Richtung der Unterschiede ebenfalls als statistisch bestätigt annehmen.

Wie willst Du das denn bei einer Vierfedertafel unterscheiden?
Wo soll da ein post-hoc Test stattfinden? Bei einem t-Test nennt
man es auch nicht Omnibushypothese und denkt an post-hoc Tests.

Es gibt (mit hoher Wahrscheinlichkeit) einen Unterschied,

Das sagt kein Signifikanztest. Das wäre p(Hypothese|Daten), also Bayes-Statistk.

Mit freundlichen Grüßen

P.