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[Knateu]

Hallo Leute,

ich bin mir unsicher bezüglich er Entscheidung über die Wahl eins Testverfahrens. Und zwar habe ich eine Hypothese, in der die abhängie Variable ordinal (in Form von 4 verschiedenen Antwortmöglichkeiten) ist und die unabhängige Vabriable metrisch (in Form von Werten von 1-100 einer Symtpmatikeinschätzung) ist. Also fallen ja T-Test und Varianzanalysen als Verfahren weg, da die abhängige Variabel ja nicht metrisch ist. Jetzt habe ich mir überlegt, dass ich sowohl eine Korrelation rechnen könnte als auch eine Kreuztabelle machen könnte, in der ich die die 4 Antwortmöglichkeiten als vier mögliche Fallgruppen einsetzte und die unabhängige metrische Variable in eine kategoriale umtransformiere, in dem ich zwei Gruppen daraus mache und dann könnte ich einen Chi-Quadrat-Test bzw. Fishers exakten Test rechnen.
Nur bin ich mir unsicher, wofür ich mich entscheiden soll und wie ich das dann begründen kann? Ist also ein Verfahren besser als das andere oder welche Gründe könnte man anführen?

Diesbezüglich wäre ich für jede Hilfe von euch dankbar,

viele Grüße,

Knateu
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[strukturmarionette]

Hi,

geeignet wäre eine ordinale Regression.
Diese ist speziell für ordinalskalierte AVs konzipiert.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

abhängie Variable ordinal (in Form von 4 verschiedenen Antwortmöglichkeiten)

Was heißt das konkret, was wird da gemessen und wie lauten
die Antwortmöglichkeiten? Und wie groß ist die Stichprobe?

Also fallen ja T-Test und Varianzanalysen als Verfahren weg, da die abhängige Variabel ja nicht metrisch ist.

Dann nimm halt ggfls. die "abhängige" Variable
als Gruppierungsvariable und die "unabhängige"
als Auswertungsvariable. Die Verfahren wissen ja
nicht, welche Etiketten wir den Variablen verpassen.

Jetzt habe ich mir überlegt, dass ich sowohl eine Korrelation rechnen könnte

Kommt auch in Betracht.

als auch eine Kreuztabelle machen könnte,

Das würde eine mehr oder minder künstliche
Einteilung der intervallskalierten Variablen in
Kategorien erfordern, was man tunlichst unterlassen sollte,
das es massiv statistische Informationen verschenkt
und ungünstigenfalls auch noch verzerrte Ergebnisse
liefert.


Mit freundlichen Grüßen

P.

[Knateu]

abhängie Variable ordinal (in Form von 4 verschiedenen Antwortmöglichkeiten)

Was heißt das konkret, was wird da gemessen und wie lauten
die Antwortmöglichkeiten? Und wie groß ist die Stichprobe?

Es handelt sich dabei um ein Item eines diagnostischen Fragebogens. Dabei wird das Item von 1-4 bewertet ob es stark vorliegt, vorliegt, schwach vorliegt oder gar nicht vorliegt. Die Stichprobe liegt bei N= 102.

Also fallen ja T-Test und Varianzanalysen als Verfahren weg, da die abhängige Variabel ja nicht metrisch ist.

Dann nimm halt ggfls. die "abhängige" Variable
als Gruppierungsvariable und die "unabhängige"
als Auswertungsvariable. Die Verfahren wissen ja
nicht, welche Etiketten wir den Variablen verpassen.

Das wollte ich nicht machen, da ich das, was die Hypothese inhaltlich ausdrückt, auch so in den statistischen Test übertragen wollte. Wenn ich beim Test dann die unabhängige und die abhängige Variable vertauschen würde, würde ich doch die Hypothese vertauschen und die habe ich so wie sie sind theoriebasiert aufgestellt. Hypothese lautet: "Patienten mit einer großen Symptomatik haben eine stärkere Ausprägung des Items als Patienten mit einer geringeren Symptomatik.


Viele Grüße,

Knateu

[PonderStibbons]

Wenn ich beim Test dann die unabhängige und die abhängige Variable vertauschen würde, würde ich doch die Hypothese vertauschen und die habe ich so wie sie sind theoriebasiert aufgestellt. Hypothese lautet: "Patienten mit einer großen Symptomatik haben eine stärkere Ausprägung des Items als Patienten mit einer geringeren Symptomatik.

Das ist doch logisch und inhaltlich genau dasselbe
wie "Diejenigen mit einer höheren Ausprägung
des Items haben eine größere Symptomatik."

Aber passender sowieso vermutlich eine
Spearman-Korrelation.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Knateu]

Vielen Dank