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[KalleBlomwuist]

Hallo,

ich habe eine Frage, bei der ich nicht weiterkomme. Vielleicht könnt ihr mir ja helfen. Ich würde mich freuen.

Also:

ich habe in SPSS (ich nutze Version 16) zwei metrische Variablen:

1. Das Alter von Personen, in dem bei Ihnen eine bestimmte Maßnahme durchgeführt wurde. (0-18, also 19 Gruppen)
2. Die Ergebnisse aus Tests, die diese Personen nun gemacht haben (0-8 )

n= ca.950

Nun möchte ich schauen, ob es signifikante Unterschiede zwischen den erreichten Testergebnissen gibt. Also ob z.B. Personen, bei denen die genannte Maßnahme in jüngerem Alter durchgeführt wurde, später im Test besser abschneiden, als Personen, bei denen diese Maßnahme im höheren Alter durchgeführt wurde.

Da die Residuen aus den beiden Variablen nicht normalverteilt sind, habe ich mich für den Kruskal-Wallis-Test entscheiden, der mir eine Asymptotische Signifikanz von 0,0 ausgibt. Die zentralen Tendenzen der Altergruppen unterscheiden sich also in mind. 2 Gruppen.

Nun würde ich gerne einen Post-Hoc-Test durchführen, um zu sehen, welche der Altersgruppen sich signifikant voneinander unterscheiden.

Erste Frage: welchen Test kann ich hier nehmen?
Hätte ich eine Oneway Anova durchgeführt, würde ich jetzt zum Beispiel auf den Games-Howell-Test zurückgreifen, das darf ich hier aber nicht, oder?

Zweite Frage: Wie ich gelesen habe, könnte ich wohl Mann-Whitney U Tests zwischen allen Gruppen durchführen, richtig?
Aber das dauert ja ewig.

Dritte Frage: Sollte es nur über diese U-Tests gehen, kann SPSS dann automatisch alle gleichzeitig durchführen und wenn ja, wie?

Vierte Frage: Wenn SPSS die ganzen U-Tests nicht automatisch durchführen kann, kann es mir dann automatisch die Gruppen aus der Altersvariable mit zugehörigen Testergebnissen erstellen? Und wie geht das?

Ich nutze SPSS 16. In höheren Versionen sollen bestimmte Post-Hoc-Tests zum Kruskal-Wallis-Test wohl direkt beim Kruskal-Wallis-Test auszuwählen sein. In meiner Version irgendwie nicht.

Ich hoffe ihr versteht mein Problem hier.
Ich würde mich sehr freuen, wenn ihr mir da weiterhelfen könntet!

Vielen Dank und viele Grüße!!!

[PonderStibbons]

Da die Residuen aus den beiden Variablen nicht normalverteilt sind

Das spielt bei n = 950 ja nun wirklich keine Rolle mehr. Allerdings wirkt es
etwas befremdlich, eine Altersvariable in 19 Gruppen zu splitten (allein schon
deswegen, weil das an die 170 Paarvergleiche bedeuten würde). Das haut
Dir normalerweise jeder Gutachter um die Ohren. Falls Du einen nichtlinearen
Zusammenhang vermutest, kannst Du ihn in einem Regressionsmodell modellieren,
also z.B. Leistung = b0 + b1(Alter) + b2(Alter²).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[KalleBlomwuist]

Hallo,

vielen dank für deine Antwort!
Ein lineares Regressionsmodell habe ich bereits modeliert, r² ist aber leider nur 0,218.

Was ich noch nicht ganz verstanden habe:
Warum spielt es bei einer großen Stichprobe keine Rolle, dass die Residuen nicht normalverteilt sind?
Kann ich hier also doch eine einfaktorielel Anova samt Games-Howell-Test nutzen

Und zur Altersvariable: Hast du einen Tipp, wie ich sie sonst splitten sollte?
Das Alter liegt eben zwischen 0 und 18 Jahren.
Gibt es da Standards?

Nochmal danke und viele Grüße!

[PonderStibbons]

Ein lineares Regressionsmodell habe ich bereits modeliert, r² ist aber leider nur 0,218.

Ein mittlerer bis großer Zusammenhang. Worin besteht das Problem?

Warum spielt es bei einer großen Stichprobe keine Rolle, dass die Residuen nicht normalverteilt sind?

=> Zentraler Grenzwertsatz. Die Schätzung des Standardfehlers
des Modells wird dadurch nur bei kleinen Stichproben unzuverlässig.
Nebenbei, bei n = 950 wird jeder Normalverteilungstest zwangsläufig
"signifikant", egal ob die Abweichung groß oder klein ist.

Kann ich hier also doch eine einfaktorielle Anova samt Games-Howell-Test nutzen

Wozu? Du hast doch bereits eine Analyse.
Und was willst Du mit 170 Paarvergleichen?

Und zur Altersvariable: Hast du einen Tipp, wie ich sie sonst splitten sollte?

a) gar nicht splitten. Das vernichtet statistische
Informationen. Bräuchte schon einen guten Grund.
Den kenne ich nicht.
b) kann Dir das nicht irgendwer Außenstehendes
aus einem webforum beantworten; welche Altersstufen
sinnvollerweise zusammengehören, ist erstmal eine
inhaltliche Überlegung. Wenn Du nichtlineare
Zusammenhänge zwischen Interventions-Alter und
Leistung erwartest, kannst Du ja sicher ungefähr
schätzen, in welchen Altergruppen das mal rauf
und mal wieder runter geht etc.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[KalleBlomwuist]

Nochmal vielen Dank!
Das hilft mir alles schon weiter!

Ich dachte mit r²=0,2... habe ich wenn überhaupt nur einen sehr schwachen linearen Zusammenhang.
Wenn dem nicht so ist, reicht das vielleicht wirklich.

Wenn Du nichtlineare
Zusammenhänge zwischen Interventions-Alter und
Leistung erwartest, kannst Du ja sicher ungefähr
schätzen, in welchen Altergruppen das mal rauf
und mal wieder runter geht etc.

Das stimmt, das kann ich ja grafisch ablesen (z.B. an meinen Boxplots).

Abschließend nochmal:
Du meisnt also bei meinen Ergebnissen brauche ich keine Paarvergleiche?

Nur verstehe ich dann wieder nicht ganz, was mir das Ergebnis des Kruskal-Wallis-Tests sagt, wenn ich gar nicht weiß, welche mittleren Tendenzen sich voneinander unterscheiden.
Es könnte dann ja auch sein, dass sich z.B. nur die mit Interventiosalter 2 von denen mit Interventionsalter 4 unterscheiden.
Oder wird das durch meine Regression samt r² angezeigt?

Danke, Danke für deine gute Hilfe!

Viele Grüße