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[Dyade]

Hallo,

ich bin gerade überfordert. Folgendes Problem -ich habe Paare hinsichtlich ihre Beziehungsmerkmale befragt. Das Merkmal heißt Kurzzeitorientierung und konnte auf einer Skala von 1-7 bewertet werden.
Jetzt möchte ich die Übereinstimmung zwischen Männern und Frauen berechnen.
Zudem sind die Paare noch in 2 Teilstichproben unterteilt (nach Art des Kennenlernens).

Muss ich da erst Korrelationen und dann einen t-test rechnen?

Tausend Dank

[strukturmarionette]

Hi,

Muss ich da erst Korrelationen und dann einen t-test rechnen?

- beides ist möglich
(ggfs die Anwendungsvoraussetzungen jeweils schecken, kann so ohne ohne Kenntnis der Rohdaten u.a. kaum beurteilt werden)

Gruß
S.

[bele]

Muss ich da erst Korrelationen und dann einen t-test rechnen?

Korrelationen und t-Tests beantworten unterschiedliche Fragen. Unabhängig von den Fragen der Anwendbarkeit (t-Test bei 7stufigen Antworten ist nicht unkritisch) musst Du Dir als erstes darüber klar werden, welche Frage Du beantworten willst. Nur in Kenntnis der zugrundeliegenden Fragen kann man Dir zu einem Verfahren (vielleicht einem der genannten, vielleicht einem anderen) raten.
Vielleicht heißt die Antwort auch "Steiger-Test" oder einfach "42".
LG,
Bernhard

[Dyade]

Also die endgültige Frage ist Hat die Art des Kennenlernens Einfluss auf die Übereinstimmung hinsichtlich des Beziehungsmerkmals

Ich möchte die Paare hinsichtlich ihrer Übereinstimmung (also zwischen den Beziehungspartnern Männer/Frauen) bei ihrer Kurzzeitorientierung berechnen, das möchte ich gerne für zwei Teilstichproben machen (online vs. offline kennen gelernt) und dann die beiden Teilstichproben vergleichen.

LG und Danke

[PonderStibbons]

Nehmen wir die 7erskala mal als annähernd intervallskaliert an,
dann kannst Du eine gemischte Varianzanalyse rechnen mit
Messwiederholungs-Faktor Geschlecht m/w, Zwischensubjektfaktor
(Gruppierungsfaktor) Art der Kennenlernens. Die Wechselwirkung
sagt Dir, inwieweit Unterschiede zwischen den Geschlechtern
je nach Art des Kennenlernens variieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Um bei den Mitteln eines Statistikanfängers zu bleiben hätte ich die Korrelation der Paare mit der einen Art des Kennenlernens und die Korrelation mit der anderen Art des Kennenlernens berechnet und dann mit einem Steiger-Test verglichen, ob beide Korrelationen sich signifikant unterscheiden.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Steigers (bzw. Mengs) Test ist für korrelierte Korrelationen. Hier sollen Korrelationen
zwischen 2 verschiedenen Gruppen verglichen werden. Da ist er nicht anwendbar, wenn
ich richtig orientiert bin. Ein Fall für Fisher's z-Test.

Will man nicht überprüfen, wie sich der Level zwischen Männern und Frauen unterscheidet
(wie beim Messwiederholungs-ANOVA-Ansatz), sondern die Korrelationen betrachten, so
käme auch eine Regression (bzw. analog eine Kovarianzanalyse) in Betracht, z.B. Vorhersage des
"Männer-Wertes" durch den "Frauen-Wert", Gruppe und die Wechselwirkung aus
Gruppe*"Frauen-Wert". Die Wechselwirkung teilt mit, ob der Zusammenhang je nach Gruppe
unterschiedlich eng ist.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Danke für die Berichtigung!

[Dyade]

Vielen Dank an alle,

Nehmen wir die 7erskala mal als annähernd intervallskaliert an,
dann kannst Du eine gemischte Varianzanalyse rechnen mit
Messwiederholungs-Faktor Geschlecht m/w, Zwischensubjektfaktor
(Gruppierungsfaktor) Art der Kennenlernens. Die Wechselwirkung
sagt Dir, inwieweit Unterschiede zwischen den Geschlechtern
je nach Art des Kennenlernens variieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Jetzt noch ein Problem
Die Normalverteilung hab ich mit shapiro-wilk und kolmogorow-smirnow geprüft, beides war signifikant, kann ich das oben zitierte Prozedre trotzdem anwenden?

LG

[PonderStibbons]

Die Normalverteilung hab ich mit shapiro-wilk und kolmogorow-smirnow geprüft,

Die Normalverteilung von was?

beides war signifikant, kann ich das oben zitierte Prozedre trotzdem anwenden?

Weiß ich nicht - wieso sollte das Deiner Meinung nach von Belang sein?
Und wie groß ist die Stichprobe?

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

p.