Erste FrageOk. Ich habe jetzt mehrfach das gelesen was du meinstest.
Man kann die Normalverteilung wohl vernachlässigen, da die Varianzanalyse dagegen robust ist, wenn:
man größer 30 Probanden ist
oder
wenn man annähernd gleiche Gruppengrößen hat (Gruppengrößen ab 10 Probanden)
Problem ist ja dann allerdings immernoch, dass die Piloten eine Größe von n=5 aufweisen?
Hast du da noch eine Idee oder einen Quellentipp?
bele hat geschrieben:Du hast also zwei Gruppen mit intervallskalierten Merkmalen. Du könntest mittels eines t-Tests prüfen, ob beide Gruppen signifikant unterschiedliche Mittelwerte haben. Wenn ja, dann gehören sie nicht in einen Topf. Wenn nein, dann hast Du Dir wenigstens Mühe gegeben, danach zu schauen.
Manche würden sagen, dass die geringe Fallzahl eher gegen einen t-Test spricht, ich würde aber dennoch den t-Test vorschlagen: Da es hier mehr um die Kontrolle des Fehlers 2. Art als um die des Fehlers 1. Art geht, solltest Du das Verfahren mit der höheren Power wählen.
JMTC,
Bernhard
2te FrageOk. ich habe den Test jetz auch so mal durchgeführt, allerdings mit de Mann-Whitney U Test da die normalverteilung nicht gegeben war.
Damit konnte ich zu 95 % keinen Unterschied feststellen.
Es stellt sich mir jedoch die Frage ob dies so korrekt ist. Da ich zwei unabhängige Gruppen habe (Pilot Anzahl 5/nichtPilot Anzahl 14) und dann jeweils sozusagen pro Technologie (Maus, Touch, Sprache) einen System Usability Scale und einen NASA Task Load habe, somit 6 Tests (3x2).
D.h. ich habe jetzt sechs Mann-Whitney U Tests durchgeführt, wobei die eine Hälfte (3) die unterschiede im SUS überprüfen und die anderen drei die Unterschiede im NASA.
Lässt dies eine sichere Beurteilung zu? Da ja im Endeffekt hier nicht mehr die Messwiederholungen und die darausfolgenden Abhängigkeiten berücksichtig werden?