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[_Adonis_]

Hallo zusammen

Ich würde gerne überprüfen, ob zwei Gruppen (Testform A und B) eine ähnliche Verteilung hinsichtlich Alter und Geschlecht aufweisen.
Für das Geschlecht habe ich also eine 2x2 Kreuztabelle und für das Alter eine 7x2 Tabelle (weil ich 4-10-jährige in meiner Stichprobe habe).

Mit SPSS habe ich nun für beides einen Chi-Quadrat-Test gerechnet.

Für das Geschlecht erhalte ich folgenden Output:

Geschlecht.png (22.45 KiB) 5532-mal betrachtet

und für das Alter folgenden:

Alter.png (20.47 KiB) 5532-mal betrachtet

Da ich in beiden Fällen zu viele erwartete Häufigkeiten unter 5 habe, muss ich den exakten Test nach Fisher verwenden, oder?

In beiden Fällen erhalte ich ein nicht signifikantes Ergebnis für den exakten Test nach Fisher, was dafür spricht, dass die Verteilungen hinsichtlich Alter und Geschlecht in Testform A und B ähnlich (beim Geschlecht sogar gleich) sind...

Passt das so?


Wie gebe ich das Ergebnis dann in einer wissenschaftlichen Arbeit an? Nur die Signifikanzwerte?
Oder auch den Wert, der in der 1.Spalte des Outputs steht ("Wert")? Ist das das Chi-Quadrat (auch beim exakten Test nach Fisher)?

Ich hoffe ihr versteht was ich meine

[PonderStibbons]

Ich würde gerne überprüfen, ob zwei Gruppen (Testform A und B) eine ähnliche Verteilung hinsichtlich Alter und Geschlecht aufweisen.

Allem Anschein nach sind Deine Stichproben sehr klein,
weswegen die Tests unzureichende power zur Beantwortung
dieser Frage haben. War die Zuweisung zu A und B nicht
randomisiert?

In beiden Fällen erhalte ich ein nicht signifikantes Ergebnis für den exakten Test nach Fisher, was dafür spricht, dass die Verteilungen hinsichtlich Alter und Geschlecht in Testform A und B ähnlich (beim Geschlecht sogar gleich) sind...

Das eben nicht., wie gesagt. Wenn die Stichprobe klein ist,
werden selbst markante Unterschiede nicht signifikant.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[_Adonis_]

Allem Anschein nach sind Deine Stichproben sehr klein,
weswegen die Tests unzureichende power zur Beantwortung
dieser Frage haben. War die Zuweisung zu A und B nicht
randomisiert?

Ja, die Stichprobe ist mit insgesamt 20 Kinder, 10 je Gruppe, nicht gerade groß.
Naja, habe die Kinder einfach abwechselnd einer Gruppe zugeteilt.

Ach ja. Merke gerade, dass ich eh auf gleiche Anzahl der Geschlechter bei A und B geachtet habe.

In beiden Fällen erhalte ich ein nicht signifikantes Ergebnis für den exakten Test nach Fisher, was dafür spricht, dass die Verteilungen hinsichtlich Alter und Geschlecht in Testform A und B ähnlich (beim Geschlecht sogar gleich) sind...

Das eben nicht., wie gesagt. Wenn die Stichprobe klein ist,
werden selbst markante Unterschiede nicht signifikant.

Auch beim Exakten Test nach Fisher? Da heißt es doch, dass der auch bei einer kleinen Anzahl an Fällen, zuverlässige Resultate erzielt...

[PonderStibbons]

Das eben nicht., wie gesagt. Wenn die Stichprobe klein ist,
werden selbst markante Unterschiede nicht signifikant.

Auch beim Exakten Test nach Fisher? Da heißt es doch, dass der auch bei einer kleinen Anzahl an Fällen, zuverlässige Resultate erzielt...

Sicher ist der zuverlässig, in dem Sinne, dass der p-Wert stimmt,
auch wenn Zellen zu gering besetzt sind. Die geringe power wegen
n=20 bleibt davon aber unberührt. Übrigens wäre bei der Prüfung
von Voraussetzungen sowieso ein anderes alpha anzusetzen, statt
0,05 eher 0,15 oder 0,20, weil man ja schließlich der Gefahr entgehen
will, einen signifikanten Unterschied zu übersehen.

Anscheinend sind die beiden Geschlechter (fast) gleichverteilt,
sodass niemand mit gesundem Menschenverstand einen Test verlangen
sollte. Und hinsichtlich des Alters kannst Du die Mittelwerte und
Standardabweichungen berichten, vermutlich sind die ebenfalls
sehr ähnlich. Falls ein Test aber doch dringend verlangt wird,
dann Fisher's mit Grenzwert alpha = 0,15 (Fisher's ist ein exakter
Test, daher wird nur der p-Wert berichtet, eine Teststatistik gibt es
nicht), für Alter ein U-Test mit p < 0,15.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[_Adonis_]

Vielen Dank für deine Mühen

Hab es nun nach deinen Vorschlägen gemacht.