Chi-Quadrat Anpassungstest - Post Hoc?

Chi-Quadrat Anpassungstest - Post Hoc?

Beitragvon Lena » Mi 17. Feb 2016, 11:28

Liebes Forum,
folgende Situation: Meine Stichprobe besteht aus vier Gruppen - A, B, C, D - die ich auf Unterschiede bezüglich verschiedener Aspekte untersuchen will. Die Gruppen sind nicht gleich groß, was aber insofern ok ist, als dass es systematisch so ist (z.B. ist Gruppe C 3x so groß wie Gruppe A - eigentlich unterscheiden sich alle Gruppen in ihrer Größe).

Die Gruppen werden über mehrere Jahre betrachtet. Aber aus allen Gruppen steigen Personen im Verlauf der Jahre aus. Ich möchte nun wissen, ob ein Zusammenhang zwischen Gruppenzugehörigkeit und Ausstieg besteht (das ist inhaltlich begründet). Um das festzustellen, gucke ich mir nur diejenigen an, die ausgestiegen sind und mache einen Chi-Quadrat-Anpassungstest in SPSS. Hier kann ich ja auch unter "Erwartete Werte" die erwarteten Verteilungswerte angeben. Es wird also, so habe ich den Test verstanden, die beobachtete Verteilung je Gruppe mit der erwarteten Verteilung je Gruppe abgeglichen. Die erwarteten Werte richten sich nach der Verteilung in der Gesamtpopulation - also diese Ungleichverteilung, die sich auch in den Gruppengrößen spiegelt.

So, nun ist der Test signifikant - also weicht die beobachtete von der erwarteten Verteilung ab. D.h. in einer oder in mehreren Gruppen sind mehr oder weniger Personen als erwartet.
Die Residuen für die Gruppen sind
Gruppe A: -2,0
Gruppe B: 3,3
Gruppe C: -12,0
Gruppe D: 10,8

Naja und nun? Ist es korrekt zu interpetieren - ausgehend von den Residuen - dass Gruppe C und Gruppe D die sind, die in ihren beobachteten Werten von den erwarteten abweichen? Ich also schreiben könnte, die beobachtete Verteilung weicht von der erwarteten signifikant ab, wobei TeilnehmerInnen aus Gruppe C weniger häufig als erwartet aus dem Projekt aussteigen, hingegen TeilnehmerInnen aus Gruppe D häufiger als erwartet? Oder muss ich jetzt einen anderen Test hinterschieben und wenn ja - welchen :?:

Ich sag schon mal Danke!
Viele Grüße,
Lena
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Re: Chi-Quadrat Anpassungstest - Post Hoc?

Beitragvon PonderStibbons » Mi 17. Feb 2016, 12:09

Aber aus allen Gruppen steigen Personen im Verlauf der Jahre aus. Ich möchte nun wissen, ob ein Zusammenhang zwischen Gruppenzugehörigkeit und Ausstieg besteht (das ist inhaltlich begründet). Um das festzustellen, gucke ich mir nur diejenigen an, die ausgestiegen sind und mache einen Chi-Quadrat-Anpassungstest in SPSS.

Warum dieses? Warum nicht eine 4 (Gruppe) x 2 (Ausstieg ja/nein)-Kreuztabelle und Chi² Test?

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Chi-Quadrat Anpassungstest - Post Hoc?

Beitragvon Lena » Mi 17. Feb 2016, 12:12

Hallo PonderStibbons,

weil ich dachte, man könnte das auf jeden Fall auch so machen... ok, aber ich bilde dann jetzt eine neue Variable und schaue mir das in einer Kreuztabelle an.

Danke & Gruß,
Lena
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Re: Chi-Quadrat Anpassungstest - Post Hoc?

Beitragvon Lena » Mi 17. Feb 2016, 12:44

So,
ich habe eine Kreuztabelle - wie von PonderStibbon vorgeschlagen - mit Ausstieg ja/nein und Gruppenzugehörigkeit samt Chi-Quadrat-Test rechnen lassen (SPSS).

Ergebnis:
Chi-Quadrat = 8,558; df = 3; p =0,036
Standardisierte Residuen (nur die Interessanten):
Gruppe C - Ausstieg ja: -2,19
Gruppe D - Ausstieg ja: +2,46

Demnach ist das Ergebnis, dass ein Zusammenhang zwischen der Gruppenzugehörigkeit und dem Ausstieg besteht. Dieser kommt dadurch zustande, dass in Gruppe C statistisch signifikant weniger Personen als erwartet aussteigen und in Gruppe D wiederum mehr.

Ist das so richtig interpretiert? Ich orientiere mich hier an folgender Aussage von Lomax & Hahs-Vaughn (2012) aus dem Buch "An Introdution into Statistical Concepts": "(...) it is also possible to examine the standardized residuals (...) to determine the cells that have significantly different observed to expected proportions. Cells where the standardized residuals are greater (in absolute value terms) than 1.96 (when alpha = .05) or 2.58 (when alpha = .01) are significantly different in observed to expected frequencies."

Dennoch bleibt meine Frage: Hätte ich dieses Ergebnis nicht auch mit dem Anpassungstest erhalten können? Auch dort wurde schon deutlich, dass die erwartete Verteilung nicht mit der beobachteten übereinstimmt. Auch dort zeichnete sich ab, dass Gruppe C und Gruppe D diejenigen sind, die den größten bzw. ausschlaggebenden Beitrag dazu leisten, dass die Verteilungen abweichen. Dieselben standardisierten Residuen habe ich auch dort erhalten wie in der Kreuztabelle. D.h. auch dort, wenn ich von Hand standardisiert hätte, hätte ich obige standardisierte Residuen erhalten, die signifikant sind (nach Lomax & Hahs-Vaughn 2012).

Oder macht man das einfach nicht, sondern versucht immer mit Kreuztabellen zu arbeiten?

Vielen Dank nochmal und viele Grüße,
Lena
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Re: Chi-Quadrat Anpassungstest - Post Hoc?

Beitragvon PonderStibbons » Mi 17. Feb 2016, 14:17

Dieser kommt dadurch zustande, dass in Gruppe C statistisch signifikant weniger Personen als erwartet aussteigen und in Gruppe D wiederum mehr.

Betrachtung der standardisierten Residuen ist kein Signifikanztest, daher
darfst Du das auch nicht so schreiben. Es ist anerkanntermaßen ein triftiger
Hinweis. Wenn Du Signifikanzaussagen willst, musst Du 6 paarweise
Vergleiche anstellen oder 4mal jeweils 1 Gruppe versus Rest.

Ist das so richtig interpretiert? Ich orientiere mich hier an folgender Aussage von Lomax & Hahs-Vaughn (2012) aus dem Buch "An Introdution into Statistical Concepts": "(...) it is also possible to examine the standardized residuals (...) to determine the cells that have significantly different observed to expected proportions. Cells where the standardized residuals are greater (in absolute value terms) than 1.96 (when alpha = .05) or 2.58 (when alpha = .01) are significantly different in observed to expected frequencies."

Das ist meines Wissens gelogen. Eine Residuenbetrachtung ist kein
Signifikanztest. Aber vielleicht haben sie neue Referenzen dafür.

Dennoch bleibt meine Frage: Hätte ich dieses Ergebnis nicht auch mit dem Anpassungstest erhalten können?

Mag sein.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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