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[marina_w]

Hallo!

Ich habe im Rahmen eines Seminars mit einer Gruppe eine empirische Mini-Arbeit gemacht, die keineswegs den Anspruch hat, super zu sein! das schonmal vorweggenommen, die Kritik an unserem Design ist offensichtlich und uns bewusst..

wir sind uns bezüglich dem Auswertungsverfahren nicht sicher und wollten eure Hilfe in Anspruch nehmen:

Unsere Versuchspersonen wurden mussten pro Bedingung jeweils 5 Vergleiche anstellen: magst du die Marke links ode rechts besser? wir haben dann Punkte von 0 bis 5 gegeben, wenn die Entscheidung nie so verlief, wie von uns erhofft (0 Punkte) oder eben in allen 5 Fällen (5 Punkte). In einer dieser bedingungen kam für 40 Vpn ein Punktemittelwert von 3.6 raus.

Jetzt habe ich vorgeschlagen, einen one sampled t-test zu rechnen und als Vergleichswert 2.5 zu nehmen (Zufall). das Ergebnis zeigt, dass in dieser Bedingung Vpn signifikant öfter Hypothesenkonform geantwortet haben.

Jetzt meint allerdings ein Gruppenmitglied A, dass man hier gar nicht einen t-Test rechnen dürfe, da die Normalverteilung nicht gegeben ist... was meint ihr? abgesehen davon, dass 5 Vegleiche natürlich extrem wenig sind... dürfen wir hier so vorgehen? oder hat Kollegin A recht?

vielen Dank!

[bele]

Ja, Ihr begebt Euch auf dünnes Eis. Der t-Test unterstellt letztlich eine Normalverteilung der Grundgesamtheit, die Ihr mit Eurem Design nicht erreichen könnt. Da kann man nicht einfach davon absehen, dass 5 nur sehr wenige mögliche Outcomewerte sind. Der t-Wert wird bei großen Zahlen recht stabil gegen Verletzungen seiner Annahmen, aber es bleibt ein Kompromiss. Man kann daher so oder so argumentieren. Argumentativ auf die bessere Seite stellt Ihr Euch mit einem Wilcoxon Vorzeichen-Rangtest; es kann aber sein, dass Euer schön-signifikantes Ergebnis dabei Hopps geht.

Man kann das aber auch anders sehen: Letztlich habt ihr bei 40x5=200 Entscheidungen gezählt, wie oft ein Ereignis eingetroffen ist und wie oft das Gegenereignis eingetroffen ist. Wenn Ihr das nicht auf Ebene der Personen untersuchen wollt sondern auf Ebene der Einzelentscheidungen, dann käme ein Binomialtest in Frage der Euch sagt, dass soundsoviele wunschgerechte und soundsoviele nicht-wunschgerechte Entscheidungen noch mit einer 50:50-Wahrscheinlichkeit vereinbar sind oder nicht.

Ihr müsste Euch halt Gedanken darüber machen, ob es auf die einzelnen Personen ankommt oder ob man einfach alle Entscheidungen in einen Topf schmeißen kann. Ohne zu wissen, was Ihr da mit welcher Fragestellung untersucht habt, kann man da von hier aus kaum mitreden.

Viel Glück bei der richtigen Entscheidung,
Bernhard

[PonderStibbons]

I Berg to differ. Man kann die Entscheidungen nicht als unabhängige Beobachtungen analysieren, wenn jeweils deren 5 von einer Person stammen. Man kann dem Skalenniveau Rechnung tragen und einen Einstiproben-Median Test rechnen, oder eventuell Einstichproben Wilcoxon Rangsummentest. Problem ist im ersten Fall, wie man den Erwartungswert festlegt, also ob ein erwarteter Median von 2,5 statthaft wäre. Vielleicht wirklich den Wilcoxon.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[marina_w]

Vielen Dank für eure Inputs!

wir hatten 4 Bedingungen
1. stark negativ besetzte Marke wird mit stark positiver Marke verglichen
2. leicht negative mit leicht positiver
3. stark negative mit leicht negativer
4. leicht negative mit stark positiver

--> da es wirklich nur eine kleine Arbeit werden sollte, die aufzeigen sollte, worauf ein echtes Experiment basieren könnte, haben wir jeweils nur 5 Vergleiche pro Bedingung machen lassen (insgesamt 20 Vergleiche, random verteilte Bedingungen)

könnt ihr mir erklären, weshalb die Normalverteilung nicht als gegeben angesehen werden kann? Sind es letztlich die sehr wenigen Vergleiche? hätten wir anstatt 5 Vergleiche 100 pro Bedingung, dürfte man dann einen t-Test rechnen? Oder ist so oder so der Wilcoxon vorzuziehen?

liebe Grüsse

[PonderStibbons]

könnt ihr mir erklären, weshalb die Normalverteilung nicht als gegeben angesehen werden kann?

Eine Variable, die nur ganzzahlige Werte von 0 bis 5 annehmen kann, kann nicht normalverteilt sein.

Sind es letztlich die sehr wenigen Vergleiche? hätten wir anstatt 5 Vergleiche 100 pro Bedingung, dürfte man dann einen t-Test rechnen?

Dann vermutlich ja.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[marina_w]

könnt ihr mir erklären, weshalb die Normalverteilung nicht als gegeben angesehen werden kann?

Eine Variable, die nur ganzzahlige Werte von 0 bis 5 annehmen kann, kann nicht normalverteilt sein.

Sind es letztlich die sehr wenigen Vergleiche? hätten wir anstatt 5 Vergleiche 100 pro Bedingung, dürfte man dann einen t-Test rechnen?

Dann vermutlich ja.
P.

aber dann hätten wir ja anstelle von ganzzahligen Werten von 0 bis 5 einfach ganzzahlige Werte von 0 bis 100... Könnte man dann nicht theoretisch sagen, dass in beiden Fällen die Werte normalverteilt sein KÖNNTEN, es aber vermutlich im ersten Fall nicht sind (die Wahrscheinlichkeit recht gering ist)..?

[PonderStibbons]

Der Fetisch Normalverteilung (von was auch immer) ist selten von tatsächlicher
Relevanz und hier auch nicht ausschlaggebend. Es geht schlicht ums Skalenniveau.
Eine ganzzahlige Skala 0-100 hat nicht die Sprünge wie 0-5, das erlaubt es, sie als
annähernd intervallskaliert anzusehen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[marina_w]

habe die Daten noch durch den Wilcoxon Test gejagt und dabei auf das selbe Resultat gekommen wie mit dem t-Test... wenn du jetzt allerdings sagst, dass nicht die NV, sondern die Skala das Problem ist, dann wäre der Wilcoxon ja auch nicht wirlich als Alternative geltend, da laut SPSS intervallskala gelten muss... oder sehe ich das falsch?

welches Verfahren würdest du vorschlagen?

liebe grüsse

[PonderStibbons]

Ob der Wilcoxon-Test tatsächlich keine Zählvariablen zulässt, weiß ich nicht,
habe ich noch nicht drüber recherchiert. Median-Test wäre naheliegend auch
aufgrund der Forschungsfrage, aber ob man einen erwarteten Median von 2,5
angeben kann ist mir wie gesagt nicht auf Anhieb klar.

Mit freundlichen Grüßen

P.