STATISTIK-FORUM.de

[Zeitungsleser]

Hallo alle miteinander!

Das Signifikanzniveau liegt bei 0,05.
Bei z-Werten > 1,96 und < -1,96 wird die Nullhypothese verworfen.

Mir ist klar, dass bei einem z-Wert von z.B. 1,8 die Veränderung zwischen pre- und post-Befragung als nicht signifikanz zu bewerten ist.

Allerdings ist doch der z-Wert ein Wahrscheinlichkeitswert. Das heißt für mich, dass bei einem z-Wert von 0 die Veränderung extrem unwahrscheinlich ist, bei einem z-Wert von 1,92 jedoch schon weniger unwahrscheinlich.

Bei der Interpretation wäre diese Unterscheidung meines Erachtens wichtig, da ich die Befragung auf Grund der Stichprobenanzahl und der Fragenstellungen sowieso etwas problematisch sehe. Daher finde ich es wichtig keine so allgemeine Aussagen abzuleiten, was meiner Meinung nach aber durch dieses "signifikante Veränderung ja oder nein" passiert.
Meine Frage: stimmt ihr mir da zu oder ist das "unwissenschaftlich"?

Wäre für Anregungen sehr dankbar, da ich eigentlich nicht aus dem Bereich komme...

Grüße!

[DHA3000]

Der -Wert ist kein Wahrscheinlichkeitsmaß, sondern der Wert einer Teststastik unter Berücksichtigung einer bestimmten Nullhypothese.
Ein Wahrscheinlichkeitsmaß dazu wäre der p-Wert. Den solltest du eigentlich auch bekommen haben.

[bele]

@Zeitungsleser: "Unwissenschaftlich" ist sicher zu weit gegriffen. Tatsache ist, dass ein p-Wert kleiner 0.05 häufig überinterpretiert wird und dass ein p-Wert über 0.05 nur dann eine Aussage hat, wenn vorher eine anständige Poweranalyse/Fallzahlschätzung stattgefunden hat. Tatsache ist auch, dass traditionelle statistische Tests darauf beruhen, dass man vorher eine Schwelle für den p-Wert festlegt, die zu einer ja/nein-Entscheidung führt. Die Lage dieser Schwelle ist einigermaßen beliebig (der Mensch hat zwanzig Finger und Zehen, lass uns die Grenze bei einem Zwanzigstel, also 0,05 ziehen). Zuletzt ist es eine Tatsache, dass viele Menschen mit oberflächlichen Statistikkenntnissen den p-Wert falsch interpretieren.

Es gibt einen Ausweg aus dem Von-hinten-durchs-Auge-in-die-Brust-Logik der p-Werte und das ist die sogenannte Bayes-Statistik. Sie ist ganz anders aufgebaut und sie ist in der PRaxis meist rechenintensiv. Für Otto-Normalforscher ist sie erst mit leidlich modernen Computern anwendbar geworden und deshalb ist sie bei Wissenschaftlern noch nicht verbreitet und es gibt noch keine allgemein anerkannten Standards, wie man Dinge genau macht und wie man sie berichtet und so weiter. Je nach Fachgebiet wird es auch noch sehr lange dauern, bis sie allgemein anerkannt ist.

Das was Dir vorschwebt: Trotz kleiner Fallzahl, die nicht zu einem signifikanten Ergebnis reicht, trotzdem zu schauen, wie wenige Experimente die Wahrscheinlichkeit eines Effektes verändert haben, das geht mit Bayes.

LG,
Bernhard

[Zeitungsleser]

Danke DHA3000 für deine schnelle Antwort!

Den p-Wert habe ich leider nicht bekommen, den habe ich mir dann noch selbst ausgerechnet. Wäre also meine Interpretation von oben bei den p-Werten richtig?

Wegen des z-Wertes bin ich nun leider verwirrt, kannst du mir das bitte genauer erklären?
Der z-Wert ist also der Wert einer Teststatistik unter Berücksichtung einer bestimmten Nullhypothese. Ehrlich gesagt, mir sagt das nicht so viel
Ich dachte: der z-Wert ist immer standardnormalverteilt, wobei es linke und rechte Grenzen gibt (-1,96 und 1,96), die ein Maß für die Signifikanz sind. Die Frage ist nun in welche Richtung sich die Verteilung verschiebt. Ob diese Verteilung nun signifikant ist oder nur Konsequenz einer zufälligen statistischen Verteilung ist, wird durch den z-Wert widergegeben. Aber ist das nicht trotzdem auch immer nur mit Wahrscheinlichkeiten verbunden? Ich kann also die Nullhypothese nicht ablehnen, aber trotzdem ist die Veränderung bei einem z-Wert von 1,92 wahrscheinlicher als bei 0,4?
Die Wahrscheinlichkeiten für ausgewählte z-Werte können ja einer Tabelle entnommen werden.

http://www.gaw-mbh.at/statistik/stats/s ... eilung.pdf

Wieso ist dann folgende Formulierung falsch:
"Da der z-Wert 0,4 beträgt ist eine Veränderung zwischen pre- und post-Befragung unwahrscheinlich."

Ich lege doch das Signifikanzniveau willkürlich fest, orientiere mich dabei aber an mittlerweile gebräuchlichen Wert von 5%. Nun definiere ich widerum willkürlich die Nullhypothese. Also ist auch die Konsequenz - die Veränderung ist statistisch signifikanz oder eben nicht - doch auch mit Vorsicht zu genießen.

[Zeitungsleser]

Hallo Bernhard!

Danke für deine Antwort!

Ich will das ganze möglichst kritisch machen. Ich soll sagen: für die Items Nr. XY sind die Veränderungen signifikant, für den Rest nicht. Das beschönigt aber die Ergebnisse. Denn meistens sind die z-Werte entweder ganz bei 0 oder eben sehr Nahe der Grenzen.

[Zeitungsleser]

http://help.arcgis.com/de/arcgisdesktop ... 0006000000

hier z.B. ist in der Abbildung ersichtlich, dass ein z-Wert von -2,58 "signifikanter" ist als -1,96.

Ich verstehe deshalb nicht warum meine Formulierungen falsch sind.

[bele]

Hallo Zeitungsleser,

in Deinem Eröffnungspost heißt es

Allerdings ist doch der z-Wert ein Wahrscheinlichkeitswert.

Und dieser Satz ist falsch. Und darauf bist Du hingewiesen worden. Der p-Wert ist eine Wahrscheinlichkeit (zumindest, wenn die Nullhypothese gilt). Der z-Wert ist keine Wahrscheinlichkeit. Richtig ist: Je weiter der z-Wert von Null entfernt ist umso bereitswilliger wird man die Nullhypothese verwerfen.

Mir ist klar, dass bei einem z-Wert von z.B. 1,8 die Veränderung zwischen pre- und post-Befragung als nicht signifikanz zu bewerten ist.

Jetzt habe ich aber ziemlich Kritik dafür einstecken müssen, da ich einfach sagen soll: für die Items Nr. XY sind die Veränderungen signifikant, für den Rest nicht.

Vielleicht kann man als Kompromiss zwischen eindeutigen Entscheidungen suchendem "Auftraggeber" und Deiner berechtigt-kritischen Haltung eine Kompromissformulierung wählen wie "In dieser Stichprobe wurde bei diesen Items das Signifikanzniveau erreicht und bei jeden nicht." Dann hat der Auftraggeber die geforderte klare Unterscheidung und Du hast darauf hingewiesen, dass sich hinter dieser Dichotomisierung keine ewige Wahrheit sondern nur der zufallsbeeinflusste Ausgang dieses Experiments versteckt.

LG,
Bernhard

[Zeitungsleser]

OK, vielen Dank Bernhard!

[bele]

Meine Änderung und Dein Danke kamen wohl gleichzeitig. Lies meinen Post nach der Änderung nochmal. Ansonsten:
nutzung-des-forums-f44/danke-sagen-und-thema-bewerten-t2927.html

[Zeitungsleser]

Stimmt das Danke hab ich gar nicht gesehen