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[gentix]

Hallo zusammen,

ich hoffe meine Frage ist hier richtig platziert.

Ist es möglich, Effekstärken zu vergleichen, um sagen zu können, welche bivariate Beziehung stärker ausgeprägt ist?

Kann ich annehmen, dass - wenn zwischen einer UV (Altersklassen) und einer AV ein bivariater Zusammehang von Cramver V = 0,2 und zwischen einer weiteren UV (Einkommensklassen) und derselben AV ein Cramer V von 0,3 beobachtet werden kann - der Zusammenhang im zweiten Fall größer ist? Oder verbietet sich ein solcher Vergleich? Ist er methodisch sauber?

Auf die Verwendung eine Regressionsanalyse möchte ich verzichten, da dieses Instrument meinem Fach ausgesprochen fremd ist.

Viele Grüße
gentix

[PonderStibbons]

Ist es möglich, Effekstärken zu vergleichen, um sagen zu können, welche bivariate Beziehung stärker ausgeprägt ist?

Die "Effektstärken" in Stichproben sind keine Effektstärken.
Effektstärken beziehen sich auf Populationen. In Stichproben sind
die berechneten Effekstärkemaße größer oder kleiner als die
echten Effekstärken. Daten aus Stichproben unterliegen dem
Stichprobenfehler. Eben darum macht man ja Signifikanztests.
Ob 2 in einer Stichprobe berechnete, fehlerbehaftete Effekstärkemaße
tatsächlich auch unterschiedliche (Population-)Effekte wiederspiegeln
oder ob der Unterschied schlicht auf Zufall (Stichproben) beruht,
wäre durch einen Signifikanztests zu klären.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[gentix]

Ok. Aber wenn nun Chi2 sagt, dass signifikante Zusammenhänge bestehen und ich diese Zusammenhänge mit geeigneten Assoziationsmaßen darstelle, kann ich dann verschiedene Assoziationsmaße vergleichend gegenüberstellen?

Ziel ist es eine Tabelle, ähnlich wie diese (siehe unten) zu erstellen und dort zusätzlich eine Info über den Zusammenhang zwischen UV (links) und AV (oben) darzustellen, der einen überblickartigen Vergleich über die Relevanz der jeweiligen Zusammenhänge ermöglichst.

[url]http:/s14.directupload.net/images/140706/qzqqjpe7.jpg[/url]

Geht das auch ohne Regressionsanalyse? Und falls ja, wie?

Viele Grüße
gentix

[PonderStibbons]

Aber wenn nun Chi2 sagt, dass signifikante Zusammenhänge bestehen und ich diese Zusammenhänge mit geeigneten Assoziationsmaßen darstelle, kann ich dann verschiedene Assoziationsmaße vergleichend gegenüberstellen?

Der Vergleich ist insofern eher müßig, als nicht gesagt werden
kann, ob die in der vorliegenden Stichprobe beobachteten
Unterschiede der Assoziationsmaße rein zufällig sind oder auf
tatsächlich unterschiedlich starken Zusammenhängen beruhen.
Zumal ich im Zweifel bin, ob sich Cramers V sinnvoll zwischen
Tabellen unterschiedlicher Größe vergleichen lässt.

Zur Unterscheidung zwischen systematischen Unterschieden
versus Zufall führt man Signifikanztests durch. Wobei ich im
vorliegenden Fall auf Anhieb keinen geeigneten wüsste.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[gentix]

Aber wird klar, worauf ich hinaus will? Wie könnte dann ein Vergleich erfolgen?

Das Ergebnis müssten quasi Zahlen sein, aus denen hervorgeht, inwiefern unterschiedliche Faktoren mit einer bestimmten Variable zusammenhängen.

Bspw:
Alterklassen <-> Konsumausgaben
Einkommensklassen <-> Konsumausgaben
Anreisedistanz <-> Konsumausgaben
Geschlecht <-> Konsumausgaben
etc.

Die Zusammenhänge werden bislang jeweils mittels Chi2 und einem Assoziationsmaß oder durch eine Korrelation beschrieben. Eine Gegenüberstellung fehlt aber noch.

Aber zu dem Assiziationsmaß: Ich habe in vielen Studien Sätze gelesen wie "Es ist zwar von einem statistisch signifikanten aber nur schwachen Zusammenhang zwischen Variable a und b auszugehen". Ähnliches habe ich nun auch geschrieben. Ist das nun falsch? Was heißt denn genau, dass Assoziationsmaße nur für Populationen und nicht für Stichproben gültig sind?

[gentix]

@ PonderStibbons: Ich kann in der Literatur zur Interpretation/Verwendung von Effektsärken in Stichproben/Populationen rein gar nichts finden. Ich habe vielmehr den Eindruck, als würden Cramer V, Spearman's rho etc. in Stichproben regelmäßig angewendet, um Aussagen über bivariate Zusammenhänge zu quantifizieren.

Wie komme ich denn nun mit meinem Problem weiter?
Könnt ihr mir eventuell eine alternative Vorgehensweise empfehlen?

[gentix]

Hallo zusammen,

folgendes habe ich soeben finden können:

"This makes it possible to use Cramer's V to compare the strength of
association between any two cross classi¯cation tables. Tables which have
a larger value for Cramer's V can be considered to have a strong relation-
ship between the variables, with a smaller value for V indicating a weaker
relationship."

http://uregina.ca/~gingrich/ch11a.pdf S.17

Vielleicht ist das ja hilfreich.

Grüße
gentix