Hi miteinander,
ich schließe mich mal hierunter an, da meine Frage dasselbe Thema betrifft.
Ich habe Daten erhoben, bei denen ein Kriterium auf einer Ordinalskala von 1 bis 8 bewertet wird. Ich habe 67 Antworten, keine Normal-, Gleichverteilung o.ä. der Daten.
Meine Annahme lautet: Die durchschnittliche (/die mittlere) Bewertung auf meiner Skala von 1 bis 8 ist niedriger als 5.
Bis ich hier gelesen habe dachte ich, meine Rechenaufgabe wäre entsprechend ein einseitiger Wilcoxon-Test gegen eine Reihe von 5ern als "verbundene Stichprobe" bzw. "Testpartner". Die Idee dazu habe ich von hier
http://www.uni-wuerzburg.de/fileadmin/1 ... fahren.pdf Folie 7, im dortigen Beispiel mit Vorzeichentest, analog auf den Wilcoxon-Test übertragen.
Nachdem ich mich hier belesen habe, bin ich zu dem Schluss gekommen, dass offenbar einseitiges Testen Schmarrn ist und ich den Wilcoxon-Test gegen die Reihe von 5ern zweiseitig fahren sollte. Das habe ich gemacht und dabei ein Ergebnis bekommen, das so aussieht:
https://www.dropbox.com/s/70k3u2ndiw1c1 ... s.JPG?dl=0 Langer Rede kurzer Sinn, meine konkreten Fragen:
1. Darf ich das, was ich da gemacht habe, überhaupt? Oder ist das zum Haare raufen und Unsinn? Im letzteren Falle: (Wie) Kann ich dann bei meinen ordinalen, verteilungsfreien Daten prüfen, ob sie signifikant niedriger als ein bestimmter Wert (-> 5) sind?
2. Vorausgesetzt ich darf das so machen, wie ich es getan habe: Wie interpretiere ich meine Ergebnisse richtig? Es ist mein erstes Mal mit SPSS (und auch mein erstes Mal überhaupt mit Statistik-Software). Kann ich schlussfolgern, dass a) Median = 5 hoch signifikant abgelehnt wird? Und b) einfach aus den blauen Balken im Bild "ablesen", dass der Median tatsächlich kleiner sein muss als 5?
3. Wie verstehe ich, was mir die Werte in der Tabelle unter "Gesamtanzahl" sagen wollen (-> Teststatistik, Standardfehler, ...)?
Tausend Dank für Eure Unterstützung!!!
Beste Grüße
LiFeLi
PS: Der Post ist ziemlich lange geworden. Falls das ungebührlich sein sollte, entschuldigt bitte - ich bin noch ganz neu hier