Hallo Ihr,
ich bin mir nicht sicher, ob ich mit meinen Überlegungen richtig liege. Vielleicht kann mir jemand helfen.
Ich habe folgendes Problem: ich möchte testen, ob sich Personen mit Partner in ihren Internetverhaltensweisen von denen ohne Partner unterscheiden, da die Variable Partnerschaft mit Internetverhalten in den Voruntersuchungen signifikant korreliert war.
Dafür wollte ich die Mittelwerte von Internetverhalten (metrische Daten) für die mit Partner mit denen ohne Partner in einem t-test für unabhängige SP vergleichen.
Die Mittelwerte waren .96 (mit Partner) und 1.16 (ohne Partner), ich habe 307 Vpn. Ich habe erst einen Levenetest gemacht, da war die Varianzgleichheit signifikant, d.h. es kann von Unterschieden in den Varianzen ausgegangene werden, oder?
Deshalb habe ich den T-Wert für "Varianzgleichheit nicht angenommen" benutzt. Ich hänge mal die Tabelle an, damit man sieht, was ich meine:
Varianzhomogenitätstest
IA_gesamt
Levene-Statistik df1 df2 Sig.
6,565 1 305 ,011
Test bei unabhängigen Stichproben
T-Test für die Mittelwertgleichheit
t df Sig. (2-seitig) Mittelwertdifferenz Standardfehlerdifferenz 95% KI der Differenz
Unterer Oberer
IA_mean Varianzgleichheit angenommen 2,754 305 ,006 ,19949 ,07243 ,05697 ,34200
Varianzgleichheit nicht angenommen 2,709 269,926 ,007 ,19949 ,07363 ,05452 ,34445
Ich habe jetzt also die untere Zeile der zweiten Tabelle benutzt. Welche Freiheitsgrade gebe ich jetzt aber an?
t(305) = 2.71, p=.01 oder t(270) = 2.71, p=.01. Was sind denn das eigentlich jetzt für Freiheitsgrade in der zweiten Version??? Die erste macht ja Sinn (307 Vpn, 1 Variable, macht df = 305), aber was ist die zweite?
Irgendwie steh ich ziemlich auf der Leitung. Oder habe ich da schon im Ansatz einen Denkfehler drin? Vielleicht kann mir jemand helfen?
LG, s.
PS: ich hoffe, es zerschießt die Formatierung jetzt nicht... ;-(