STATISTIK-FORUM.de

[noobie]

Hi,

ich bin mir relativ unsicher, ob dieses Thema nun in das allgemeine Statistik-Forum oder das SPSS-Forum gehört. Daher: Wenn es falsch platziert ist, bitte verzeiht mir Ich denke, es gehört zunächst in das allgemeine Forum, da ich zunächst einmal wissen möchte, welche Tests überhaupt zu empfehlen sind - die Anwendung dieser in SPSS ist dann noch einmal eine andere Sache.

Zum Sachverhalt:
Gegeben sind 2 Gruppen: eine Experimentalgruppe und eine Kontrollgruppe. Gemessen werden bei beiden Gruppen jeweils zwei Variablen und zwar wie folgt:
Experimentalgruppe: Diese Gruppe ist einem Treatment ausgesetzt. Beide Variablen werden am Anfang und am Ende der Feldphase gemessen und es wird geschaut, ob es durch das Treatment Veränderungen bei den Werten der beiden Variablen gibt.
Kontrollgruppe: Hier herrscht kein Treatment vor. Beide Variablen werden am Anfang und am Ende gemessen.

Meine Hypothesen sind:
- Wenn sich "Treatment" erhöht, erhöht sich auch Variable 1 in Gruppe 1.
- Wenn sich "Treatment" erhöht, erhöht sich auch Variable 2 in Gruppe 2.

Geguckt werden soll also, ob der beeinflussende Faktor bei der Gruppe 1 tatsächlich zu veränderten Werten der beiden Variablen führt.
Meine Frage wäre jetzt: Welche statistischen Tests sind da empfehlenswert? T-Test bei unabhängigen Stichproben vllt.? Sollte man mehrere Tests durchführen oder reicht ein einziger? Ihr merkt: Ich bin noch sehr am Anfang der Statistik und würde mich sehr freuen, wenn sich jemand die Mühe macht und ein paar Tipps geben könnte. Wenn das Vorgehen zu wenig beschrieben haben sollte, dann gerne Bescheid sagen.

Mfg

[PonderStibbons]

Solche abstrakten Schilderungen sind mit Verlaub öde zu lesen, und es fehlen immer zentrale
Angaben.

Wie lautet denn das konkrete Thema, was sind das für Stichproben (wo stammen die her, wie wurdne die
rekruitert), wie groß sind die Stichproben, konkret welche Variablen wurden wie und auf welchem
Skalenniveau gemessen, erfolgte die Gruppenzuteilung randomisiert, worin besteht das Treatment? Dazu,
wieviele Probanden brachen die Studie von prä zu post ab?

Mfg

wtf


Mit freundlichen Grüßen

P.

[noobie]

Solche abstrakten Schilderungen sind mit Verlaub öde zu lesen, und es fehlen immer zentrale
Angaben.

Wie lautet denn das konkrete Thema, was sind das für Stichproben (wo stammen die her, wie wurdne die
rekruitert), wie groß sind die Stichproben, konkret welche Variablen wurden wie und auf welchem
Skalenniveau gemessen, erfolgte die Gruppenzuteilung randomisiert, worin besteht das Treatment? Dazu,
wieviele Probanden brachen die Studie von prä zu post ab?

Hi. Die Auswertung muss ich innerhalb meines Studiums vornehmen. Die Daten wurden mir so "geliefert" und auf das Experimentdesign habe ich keinerlei Einfluss gehabt. Der oben beschriebene Zusammenhang lautet: Die Auswirkung der Befragungshäufigkeit auf die Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabsicht. Es soll quasi getestet werden, ob Kunden, die von einem Unternehmen per Zufriedenheitsbefragung am Telefon kontaktiert werden, mit zunehmender Befragungshäufigkeit zufriedener werden und auch eine hohe Weiterempfehlungsabsicht haben. Jeweils Kundenzufriedenheit und Weiterempfehlungsabsicht werden auf einer Skala von 1-10 erfasst; 1= schlecht, 10= gut.

Stichprobengröße:
Experimentalgruppe (wird öfter interviewt, aber leider unterschiedlich oft): n=19
Kontrollgruppe (wird nur einmal interviewt..meiner Auffassung nach müsste diese aber eigentlich am Anfang und am Ende der Feldphase interviewt werden, wie ich es oben beschrieben hatte. Nur darauf habe ich leider keinen Einfluss gehabt): n=76

Die Gruppenzuteilung ist per Randomisierung vorgenommen worden. Das Treatment ist die gesteigerte Befragungshäufigkeit.

wtf

?

[bele]

Hi,

Mal sehen, ob ich es richtig verstanden habe: Jeder Teilnehmer wird zweimal erhoben und es kommt auf die Veränderung an. Also rechnet man "Messwert nachher" minus "Messwert vorher" und schaut, ob sich diese Differenz in beiden Gruppen unterscheidet. Dafür käme ein t-Test für unverbundene Stichproben oder ein Rangsummentest in Frage.
Oder wurde die "wenig Interviews"-Gruppe doch nur einmal gemessen? Wenn ja, welche Information soll sie dann beitragen?

LG,
Bernhard

[noobie]

Hi,

Mal sehen, ob ich es richtig verstanden habe: Jeder Teilnehmer wird zweimal erhoben und es kommt auf die Veränderung an. Also rechnet man "Messwert nachher" minus "Messwert vorher" und schaut, ob sich diese Differenz in beiden Gruppen unterscheidet. Dafür käme ein t-Test für unverbundene Stichproben oder ein Rangsummentest in Frage.
Oder wurde die "wenig Interviews"-Gruppe doch nur einmal gemessen? Wenn ja, welche Information soll sie dann beitragen?

LG,
Bernhard

Geplant war, dass die "wenig Interviews"-Gruppe zwei mal gemessen wird. Das ist leider nicht passiert (wie gesagt, da hatte ich keinen Einfluss drauf). Anstatt dessen wurde die Kontrollgruppe nur einmal am Anfang gemessen und die Experimentalgruppe unterschiedlich oft (14 wurden 2x interviewt und 5 wurden 3x interviewt.)
Ich gebe dir Recht...eigentlich ist diese Kontrollgruppe dann gar nicht relevant, da sie für einen Vergleich nun gar nicht heran gezogen werden kann, oder?

Sollte ich die Gruppen dann anders einteilen? Kontrollgruppe (die nur einmal interviewt wurden) wegschmeißen und aus der Experimentalgruppe eine neue Experimentalgruppe bilden und eine neue Kontrollgruppe?
Die neue Experimentalgruppe wäre dann diejenigen Kunden, die 3 mal interviewt wurden und die Kontrollgruppe diejenigen, die zweimal interviewt wurden?

[bele]

Mal ehrlich, wie groß glaubst Du, wird der Unterschied durch ein drittes Interview sein? Mit n=19 müsste der Effekt im Vergleich zum Rauschen schon recht groß sein, um ihn signifikant zu belegen. Wäre aber ein Ansatz, wenn Du irgendwas abgeben musst.
Würde es vielleicht reichen, innerhalb der verbliebenen einen Gruppe zu belegen, dass es zu einer systematischen Änderung gekommen ist?

LG,
Bernhard

[noobie]

Mal ehrlich, wie groß glaubst Du, wird der Unterschied durch ein drittes Interview sein? Mit n=19 müsste der Effekt im Vergleich zum Rauschen schon recht groß sein, um ihn signifikant zu belegen. Wäre aber ein Ansatz, wenn Du irgendwas abgeben musst.
Würde es vielleicht reichen, innerhalb der verbliebenen einen Gruppe zu belegen, dass es zu einer systematischen Änderung gekommen ist?

LG,
Bernhard

Der Unterschied wird wenn überhaupt minimal sein und ich bin mir natürlich auch bewusst, dass das Ergebnis alles andere als repräsentativ sein wird. Das Problem hast du aber erkannt: Ich muss aus dieser "blöden" Lage, auf die ich keinen Einfluss hatte, irgendwas machen und zumindest zeigen, dass ich richtig vorgegangen bin.

Wie könnte ich diese systematische Änderung mittels eines Tests nachweisen? Würde da ein normaler Mittelwertvergleich zwischen dem ersten und dem letzten Interview in der verbliebenen einen Gruppe reichen?

Vielen Dank im Übrigen für deine sehr schnellen und hilfreichen Antworten bisher. Das freut mich extrem.

[PonderStibbons]

Liest sich, als wären ca. 160 Leute rekrutiert und interviewt worden,
und von den 80 der Experimentalgruppe Zugelosten haben nur 19 mehr
als 1x mitgemacht. Oder es waren 2x40 und die EG-Verweigerer eines
2. Interviews EG wurden einfach der KG zugeschlagen

Mach mit den Daten aus der 2. Befragung (die dritte eigens zu berücksichtigen
lohnt nicht) einen prä-post Vergleich innerhalb der Experimentalgruppe
(Wilcoxon-Vorzeichenrangtest, wegen kleiner Stichprobe), und vergleiche
außerdem die prä-Werte und die post-Werte der Experimentalgruppe jeweils
mit der Kontrollgruppe.

Oder überlegen, wieso man auf einer Glatze Locken drehen soll
und nach was anderem suchen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

... und vergleiche außerdem die prä-Werte und die post-Werte der Experimentalgruppe jeweils mit der Kontrollgruppe.

Das dann aber bitte ohne Bonferroni-Korrektur

[noobie]

Liest sich, als wären ca. 160 Leute rekrutiert und interviewt worden,
und von den 80 der Experimentalgruppe Zugelosten haben nur 19 mehr
als 1x mitgemacht. Oder es waren 2x40 und die EG-Verweigerer eines
2. Interviews EG wurden einfach der KG zugeschlagen

Mach mit den Daten aus der 2. Befragung (die dritte eigens zu berücksichtigen
lohnt nicht) einen prä-post Vergleich innerhalb der Experimentalgruppe
(Wilcoxon-Vorzeichenrangtest, wegen kleiner Stichprobe), und vergleiche
außerdem die prä-Werte und die post-Werte der Experimentalgruppe jeweils
mit der Kontrollgruppe.

Oder überlegen, wieso man auf einer Glatze Locken drehen soll
und nach was anderem suchen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Vielen Dank für die fixe Antwort. Dann werde ich wie beschrieben vorgehen und das beste daraus versuchen zu machen
Etwas anderes suchen ist leider (!) keine Alternative; sonst würde ich das gerne machen.
Wie sieht es mit der Signifikanz aus? Kann ich irgendwie per SPSS oder sonst wie festhalten, dass die Auswertung nicht aussagekräftig ist?