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[Gerritlo]

Hallo Community,

als Grundlage liegen mir zwei Korrelationskoeffizienten von zwei nicht verbundene Stichproben als Ergebnis von Zusammenhängen zwischen einer ordinalskalierten unabhängigen Variblen und einer intervallskalierten abhängigen Variablen vor. Mit dem T-Test möchte ich nun die Signifikanz des Unterschiedes zwischen den beiden Korrelationskoeffizienten prüfen. Kann ich -obwohl die Korrelationskoeffizienten zum Teil (unabhängige Variable) auf ordinalskalierten Daten beruhen- hierzu einen T-Test nutzen oder muss ich aufgrund der Ordinalskalierung in den Ausgangsdaten auf einen Mann-Withney Test ausweichen?

Ich würde mich über eine hilfreiche Antwort sehr freuen - vielen Dank für Eure Hilfe!

Sollten weitere Hintergrundinfos benötigt werden, kann ich diese gern zur Verfügung stellen.

[PonderStibbons]

Wieso t-Test, da geht es um den Unterschied zwischen den Mittelwerten
zweier Gruppen.

Der Unterschied zwischen unabhängigen Koeffizienten wird mit dem z-Test
geprüft. Wobei ich nicht weiß, welcher Koeffizient hier berechnet wurde,
angemessen wäre Spearman's rho.

Vielleicht beschreibst Du lieber mal Deine Studie (Thema, Fragestellung,
Erhebungsddesign, vorgenommene Messungen, Stichprobengröße).


Mit freundlichen Grüßen

P.

[Gerritlo]

Ich beziehe mich nicht auf eine eigens angewendete Studie sondern eine bereits bestehende zum Thema crowdfunding.
Der Link zum Text ist:https://bitlab.cas.msu.edu/papers/return-rule.pdf
Auf der Seite 6 steht unter Tabelle 6, dass der Unterschied der korrelationen mit einem wilcoxon (in diesem Fall für unverbundene Stichproben = Mann whitney) durchgeführt wurde. Da wir intervallskalierte Ausgangsdaten haben, und zwei Stichproben von 72 und 96 Personen >30 haben, hätten die Autoren nach meinem Verständnis auch auf den t-Test zurückgreifen können. Mir erschließt sich die Wahl der Autoren -Mann whitney- nicht...

Ps. Danke für deine schnelle Antwort

[PonderStibbons]

Ach so, abhängige Variable ist anscheinend die intra-individuelle
Korrelation?

Da wir intervallskalierte Ausgangsdaten haben, und zwei Stichproben von 72 und 96 Personen >30 haben, hätten die Autoren nach meinem Verständnis auch auf den t-Test zurückgreifen können. Mir erschließt sich die Wahl der Autoren -Mann whitney- nicht...

Vielleicht nicht die beste Wahl, aber auch nicht völlig verkehrt.
Zumindest mussten sie sich nicht mehr mit den Anwendungsvoraussetzungen
für den t-Test auseinendersetzen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Gerritlo]

Intraindividuell würde in diese Zusammenhang bedeuten, dass die Korrelationen innerhalb der Testperson aus der Stichprobe auftreten würden - richtig? Dann wäre dies meiner Meinung nach der Fall. Ändert das was an der Auswahl des Testverfahrens?

Meinst Du also, dass die Autoren auch zum T-Test hätten greifen können, aber auf eventuell signifikantere und aussagekräftigere Ergebnisse verzichten nur um nicht die Voraussetzungen für den T-Test prüfen zu müssen? Ich halte das für unwahrscheinlich, da ja bereits im Rahmen der Korrelationsanalyse die Intervallskalierung der Datensätze Voraussetzung war und die Stichproben eindeutig > 30 sind und somit nach dem Grenzwertsatz von einer Normalverteilung der Mittelwerte ausgegangen wird. Die Überprüfung wäre also nicht besonders aufwändig gewesen.

Kann auch auf Grundlage von unterschiedlichen Stichproben (Hier 72 und 96)und Varianzheterogenität (Kannst Du mir in diesem Zusammenhang erklären auf welches Merkmal diese sich beziehen würde - da mir hier etwas das Versändnis fehlt kann ich nicht sagen ob die Varianzen homogen oder heterogen sind) argumenieren warum auf Mann-Whitney zurückgegriffen werden muss?

Oder kann es sein, dass die Autoren trotz großer Stichproben die Normalverteilung noch einmal überprüft haben und festgestellt haben, dass diese nicht vorliegt? Kann es also sein, dass der zentrale Grenzwertsatz hier nicht zum Tragen kommt?

[PonderStibbons]

und die Stichproben eindeutig > 30 sind und somit nach dem Grenzwertsatz von einer Normalverteilung der Mittelwerte ausgegangen wird.

Es weiß nicht jeder, dass ein t-Test robust ist gegen nicht-normale
Verteilungen, sofern n > 30.

Kann auch auf Grundlage von unterschiedlichen Stichproben (Hier 72 und 96)und Varianzheterogenität (Kannst Du mir in diesem Zusammenhang erklären auf welches Merkmal diese sich beziehen würde - da mir hier etwas das Versändnis fehlt kann ich nicht sagen ob die Varianzen homogen oder heterogen sind) argumenieren warum auf Mann-Whitney zurückgegriffen werden muss?

Ich weiß nicht, ob die Varianzen heterogen sind, aber in dem Fall kann man den
Welch-Test rechnen. Ist aber auch nicht allen bekannt.

Oder kann es sein, dass die Autoren trotz großer Stichproben die Normalverteilung noch einmal überprüft haben und festgestellt haben, dass diese nicht vorliegt? Kann es also sein, dass der zentrale Grenzwertsatz hier nicht zum Tragen kommt?

Der dreht sich um die hypothetische Verteilung von Mittelwerten,
nicht um die Verteilung der Rohwerte.

Mit freundlichen Grüßen

P.