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[Burny236]

Hallo zusammen,
ich habe aktuell Probleme bei der Findung einer geeigneten und zulässigen Methode für meine Fragestellung.
Ich möchte herausfinden, inwieweit sich der Anteil derer, die ein bestimmtes Medium nutzen (1/0) innerhalb einer Kohorte und innerhalb Bildungsniveaus über die Zeit (t=10) hinweg verändert. Mir stehen für die Analyse keine Panel- sondern nur gepoolte Querschnittsdaten zur Verfügung.

Bildungsniveau 1 n= 2.087 (zw. 123 und 250 Observationen pro Jahr)
Bildungsniveau 2 n= 3.843 (zw. 243 und 458 `` )
Bildungsniveau 3 n= 2.444 ( zw. 175 und 330 `` )

Anzumerken wäre noch, dass die Verteilung der Daten sehr unausgeglichen ist. Der Anteil derer, die ein Medium nutzen liegt, zu jedem Zeitpunkt immer über 90%.

Zunächst habe ich fälschlicherweise eine ANOVA durchgeführt, als ich dann meinen Fehler erkannt habe, war mein erster Impuls mich der Mittelwertunterschiede mittels Mann-Whitney Test anzunehmen. Allerdings lassen sich dort ja nur zwei Gruppen miteinander vergleichen, oder?. Da ich in einem zweiten Schritt die Nutzungsdauer (in Minuten) einzelner Medien miteinander vergleiche, werde ich dort eine Varianzanalyse durchführen. Meine Frage wäre nun, ob es ein Pendant zur ANOVA für die o.g. Fragestellung gäbe?

Vielen Dank im Voraus, ich hoffe man möge mir meine Unwissenheit nachsehen und es entschuldigen, wenn ich im falschen Unterforum gelandet bin

Burny

[strukturmarionette]

Hi,

Zunächst habe ich fälschlicherweise eine ANOVA durchgeführt, als ich dann meinen Fehler erkannt habe

- Welche Art von Anova? Warum falsch?

Gruß
S.

[Burny236]

Hi,

Zunächst habe ich fälschlicherweise eine ANOVA durchgeführt, als ich dann meinen Fehler erkannt habe

- Welche Art von Anova? Warum falsch?

Gruß
S.

Meine ursprüngliche AV war metrisch, konnte so aber nicht verwendet werden. Daher hatte ich die einfaktorielle Varianzanalyse einfach ohne groß nachzudenken für die neue dichotome AV übernommen. Ich dachte immer die Varianzanalyse lässt sich nicht für kategoriale AV's anwenden. Oder bin ich da einem Irrtum aufgesessen?

[PonderStibbons]

Du willst für jedes Bildungsniveau eine eigene Analyse rechnen? In dem Fall Ch² Test
mit "Jahr" versus "Nutzung Ja/Nein". Allerdings ist die Fragestellung

"... inwieweit sich der Anteil derer, die ein bestimmtes Medium nutzen (1/0) innerhalb einer Kohorte und innerhalb Bildungsniveaus über die Zeit (t=10) hinweg verändert."

nicht ganz klar. Was meinst Du mit "inwieweit", und gibt die Hypothese,
dass ein Trend über die Zeit vorliegt?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Burny236]

Richtig, für jedes Bildungsniveau will ich herausfinden ob sich der Anteil derer, die das Medium nutzen über die zehn Zeitpunkte signifikant verändert hat. Sprich Mittelwertvergleich über zehn Zeitpunkte. Die Bildungsniveaus sind dabei ja erstmal zu vernachlässigen, sollten nur dazu dienen um die Stichprobengrößen zu veranschaulichen.

Mit "inwieweit" meinte ich lediglich den Trend über die Zeit hinweg. War vielleicht etwas ungünstig formuliert.

[PonderStibbons]

Mit "inwieweit" meinte ich lediglich den Trend über die Zeit hinweg.

Nimmst Du denn einen bestimmten Trend an? Bei einem angenommen linearen
Trend wäre eine logistische bzw. lineare Regression mit "Jahr" als kontinuierlichem
Prädiktor zu denken.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Burny236]

Mit "inwieweit" meinte ich lediglich den Trend über die Zeit hinweg.

Nimmst Du denn einen bestimmten Trend an? Bei einem angenommen linearen
Trend wäre eine logistische bzw. lineare Regression mit "Jahr" als kontinuierlichem
Prädiktor zu denken.

Mit freundlichen Grüßen

P.

In meinem Theorieteil habe ich für jeweils ein Bildungsniveau einen linear postiven, einen linearen negativen Trend und keine Veränderung angeommen. Bei einem ersten Blick auf die Daten, lässt sich das so aber nicht bestätigen. In den ersten Jahren ist ein Abfall, später ein Anstieg der Mediennutzer zu beobachten. (Wobei das nicht für alle Bildungsniveaus in Bezug auf alle Medienarten gilt, aber das würde jetzt zu weit führen.) Ich wollte mich daher erstmal beschränken, wie eingangs beschrieben, zu schauen ob diese Schwankungen in den Mittelwerten signifikant sind.

Und wo wir gerade dabei sind: Ich habe gestern gelesen, dass logistische Regressionen im Fall von extrem ungleich besetzen Kategorien, in meinem Fall 90-95% (1) zu 5-10% (0) nicht angewendet werden sollen. Wobei das hier vielleicht nicht unbedingt hingehört.

Edit: Eine Regressionsanalyse ist unabhängig davon in einem nächsten Schritt vorgesehen, allerdings bin ich noch nicht soweit. Vielleicht muss ich zu einem späteren Zeitpunkt in einem anderen Thread nochmal vorstellig werden

Schönen Gruß

[PonderStibbons]

In meinem Theorieteil habe ich für jeweils ein Bildungsniveau einen linear postiven, einen linearen negativen Trend und keine Veränderung angeommen. Bei einem ersten Blick auf die Daten, lässt sich das so aber nicht bestätigen. In den ersten Jahren ist ein Abfall, später ein Anstieg der Mediennutzer zu beobachten. (Wobei das nicht für alle Bildungsniveaus in Bezug auf alle Medienarten gilt, aber das würde jetzt zu weit führen.) Ich wollte mich daher erstmal beschränken, wie eingangs beschrieben, zu schauen ob diese Schwankungen in den Mittelwerten signifikant sind

.
Erst die Daten zu inspizieren und dann das dazu passende Modell zu testen, gilt allerdings
als nicht sonderlich sinnig. Die p-Werte wissen nichts davon, dass Du per Augenschein bereits
einen Haufen informeller Tests durchgeführt und damit Hypothesen anhand des vorliegenden
Datensatzes verworfen hast.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Burny236]

In meinem Theorieteil habe ich für jeweils ein Bildungsniveau einen linear postiven, einen linearen negativen Trend und keine Veränderung angeommen. Bei einem ersten Blick auf die Daten, lässt sich das so aber nicht bestätigen. In den ersten Jahren ist ein Abfall, später ein Anstieg der Mediennutzer zu beobachten. (Wobei das nicht für alle Bildungsniveaus in Bezug auf alle Medienarten gilt, aber das würde jetzt zu weit führen.) Ich wollte mich daher erstmal beschränken, wie eingangs beschrieben, zu schauen ob diese Schwankungen in den Mittelwerten signifikant sind

.
Erst die Daten zu inspizieren und dann das dazu passende Modell zu testen, gilt allerdings
als nicht sonderlich sinnig. Die p-Werte wissen nichts davon, dass Du per Augenschein bereits
einen Haufen informeller Tests durchgeführt und damit Hypothesen anhand des vorliegenden
Datensatzes verworfen hast.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Ok, danke für die Anmerkung.

Also wenn ich eine log. Regression anwende, komme ich zu p-Werten, die vergleichbar sind mit denen, die ich damals über die Varianzanalyse erhalten habe. Sprich: Was bei der ANOVA signifikant war, ist nun auch bei der logistischen Regression signifikant und umgekehrt. Wäre dies nun eine angemessene Methode um aufzuzeigen, dass es signifikante Veränderungen über die Zeit gibt?

Oder falls nicht, nochmal ganz einfach heruntergebrochen: Was wäre eine angemessene Methode um Mittelwertunterschiede einer dichotomen AV über die Zeit hinweg zu vergleichen?

[PonderStibbons]

Also wenn ich eine log. Regression anwende, komme ich zu p-Werten, die vergleichbar sind mit denen, die ich damals über die Varianzanalyse erhalten habe.

Was wurde denn konkret gerechnet? Mit "Jahr" als kategorialer oder als kontinuierlicher Variable?
Und was für p-Werte sind gemeint?

Oder falls nicht, nochmal ganz einfach heruntergebrochen: Was wäre eine angemessene Methode um Mittelwertunterschiede einer dichotomen AV über die Zeit hinweg zu vergleichen?

Dichotome Variablen und Mittelwerte?
-- Chi² wurde bereits weiter oben genannt.

Mit freundlichen Grüßen

P.