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[Piazanta]

Hallo,

ich habe eine recht simple Frage, konnte allerdings trotzdem nirgends eine Antwort finden. Ich entschuldige mich trotzdem schon einmal im Voraus im Falle ich war einfach zu blöd zum Suchen. Nun meine Frage:

ich habe zwei Gruppen auf Unterschiede getestet. Die UV ist quasi-metrisch. Trotzdem habe ich den Whitney-U-Test genutzt, da keine Normalverteilung in den Gruppen vorlag.

Nun stell ich mir die Frage, ob ich in der Auswertung trotzdem die Mittelwerte angeben kann oder ob ich zwangsläufig die Mittleren Ränge angeben muss. Die Mittelwerte sind irgendwie greifbarer da sie sich eben auf die Skala beziehen. Außerdem habe ich auch ein Diagramm mit den Mittelwerten erstellt, das eigentlich sehr schön das ganze visualisiert. Wäre ja schade, wenn ich das nicht nutzen kann.

Vielen Dank im Voraus für eure Hilfe 

[bele]

Es steckt kein grundsätzlicher Fehler darin, zu sagen, dass die Gruppen diese und jene Mittelwerte haben und dass sich die Rangsummen beider Gruppen gemäß Mann-Whitney-U-Test signifikant unterscheidet. Du darfst halt nicht sagen oder unterstellen, dass sich die Mittelwerte signifikant unterscheiden, denn das hast Du nicht bewiesen. Ich würde es z. B. problematisch finden, wenn in einer grafischen Darstellung von Mittelwerten kleine Sternchen signifikante Unterschiede anzeigten, obwohl die Mittelwerte gar nicht auf signifikante Unterschiede getestet sind. Wenn Du hinsichtlich solcher Fehler vigilant bist, sehe ich persönlich darin kein Problem. Andere mögen das anders sehen oder einfach anders gewichten.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

ich habe zwei Gruppen auf Unterschiede getestet.

Was denn für Gruppen, und vor allen Dingen: wie groß?

Die UV ist quasi-metrisch.

Was soll das konkret heißen?

Trotzdem habe ich den Whitney-U-Test genutzt, da keine Normalverteilung in den Gruppen vorlag.

Wenn die AV nicht intervallskaliert war, ist de U-Test naheliegend und Normalverteilung sowieso kein Thema.
Wenn sie intervalskaliert war, dann kann man den t-Test nehmen, sofern die Stichprobe groß genug ist.
Stichprobengröße ist wie gesagt unbekannt.

Nun stell ich mir die Frage, ob ich in der Auswertung trotzdem die Mittelwerte angeben kann oder ob ich zwangsläufig die Mittleren Ränge angeben muss.

Wie sollen wir das beantworten? Die Dokumentationsstandards Deines Fachs/Fachbereichs/Lehrstuhls/Abnehmers kenne wir nicht.
Naheliegend wäre eine normale Deskriptistatistik und separat davon ein Bericht über den U-Test.

Außerdem habe ich auch ein Diagramm mit den Mittelwerten erstellt,

Ohne Standardabweichungen?

Wie auch immer, mach halt boxplots.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Piazanta]

hey, danke für die schnellen Antworten

ich habe zwei Gruppen auf Unterschiede getestet.

Was denn für Gruppen, und vor allen Dingen: wie groß?

N=81; N=25

Die UV ist quasi-metrisch.

Was soll das konkret heißen?

sry, ich meinte die AV, es handelt sich um eine Likert-Skala, die meines Wissens nach obwohl sie faktisch ordinal ist halt quasi-metrisch also als Intervallskala ausgewertet werden könnte.

Trotzdem habe ich den Whitney-U-Test genutzt, da keine Normalverteilung in den Gruppen vorlag.

Wenn die AV nicht intervallskaliert war, ist de U-Test naheliegend und Normalverteilung sowieso kein Thema.
Wenn sie intervalskaliert war, dann kann man den t-Test nehmen, sofern die Stichprobe groß genug ist.
Stichprobengröße ist wie gesagt unbekannt.

Ja daher das "trotzdem". Intervallskaliert aber keine Normalverteilung und kleine Stichprobe

Nun stell ich mir die Frage, ob ich in der Auswertung trotzdem die Mittelwerte angeben kann oder ob ich zwangsläufig die Mittleren Ränge angeben muss.

Wie sollen wir das beantworten? Die Dokumentationsstandards Deines Fachs/Fachbereichs/Lehrstuhls/Abnehmers kenne wir nicht.
Naheliegend wäre eine normale Deskriptistatistik und separat davon ein Bericht über den U-Test.

Na es ging mir darum ob ich jetzt mithilfe der Mittelwerte beschreiben kann wo sich beiden Gruppen quasi auf der Skala befinden und dann sagen dass ein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen besteht aufgrund des U-Tests obwohl der sich ja eben nicht mit den Mittelwerten beschäftigt.

Außerdem habe ich auch ein Diagramm mit den Mittelwerten erstellt,

Ohne Standardabweichungen?

Wie auch immer, mach halt boxplots.

Ditte hab ich gemacht

[PonderStibbons]

N=81; N=25

Dann ist "Normalverteilung" kein Thema, sofern das Skalenniveau der abhängigen Variable hoch genug ist.

es handelt sich um eine Likert-Skala,

Tatsächlich Likert-Skala (mehrere Items, deren Scores addiert werden, intervallskaliert zu behandeln)
oder ein einzelnen Likert-Item (ordinalskaliert)? Das wird so oft verwechselt, dass ich sicherheitshalber
mal nachfrage.

Ja daher das "trotzdem". Intervallskaliert aber keine Normalverteilung und kleine Stichprobe

n > 30 reicht nach allgemeiner Auffassung, um von der Wirksamkeit des zentralen Grenzwertsatzes
auszugehen. Die Ergebnisse werden dann von einer Abweichung von der Normalverteilung nicht
verfälscht. Bei ungleichen Gruppengrößen wäre der Welch-Test (korrigierter t-Test) vorzuziehen,
sofern Intervallskalenniveau vorliegt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Piazanta]

Danke für die Antwort aber irgendwie bin ich jetzt maximal verwirrt

es handelt sich um eine Likert-Skala,

Tatsächlich Likert-Skala (mehrere Items, deren Scores addiert werden, intervallskaliert zu behandeln)
oder ein einzelnen Likert-Item (ordinalskaliert)? Das wird so oft verwechselt, dass ich sicherheitshalber
mal nachfrage.

Gut, dass du das tust, es handelt sich tatsächlich um ein Rating-Item (nennt man das so? also um die Antworten einer Rating-Skala)! Das stellt dann also ein Problem für parametrische Verfahren dar? Also dass es theoretisch so ist weiss ich aber ich habe hier ca. 40 Studien liegen, die t-tests mit eben gleichen Item durchgeführt haben, das kann doch nicht alles falsch sein?

Ja daher das "trotzdem". Intervallskaliert aber keine Normalverteilung und kleine Stichprobe

n > 30 reicht nach allgemeiner Auffassung, um von der Wirksamkeit des zentralen Grenzwertsatzes
auszugehen. Die Ergebnisse werden dann von einer Abweichung von der Normalverteilung nicht
verfälscht. Bei ungleichen Gruppengrößen wäre der Welch-Test (korrigierter t-Test) vorzuziehen,
sofern Intervallskalenniveau vorliegt.

aber die eine Gruppe ist ja kleiner, also unter 30. Ich dachte Voraussetzung wäre dass beide Gruppen n>30 sind.

[PonderStibbons]

Es handelt sich tatsächlich um ein Rating-Item (nennt man das so? also um die Antworten einer Rating-Skala)!

Dann ist es keine Likert-Skala, sondern eben nur ein (angeblich) Likert-skaliertes Item.
Einzelne Likert-Items sind ordinal. Allerdings hast Du die Antwortskala gar nicht beschrieben.

ich habe hier ca. 40 Studien liegen, die t-tests mit eben gleichen Item durchgeführt haben, das kann doch nicht alles falsch sein?

Zumindest nicht unbedingt richtig. Aber ich kenne das Item nicht.

Aber die eine Gruppe ist ja kleiner, also unter 30. Ich dachte
Voraussetzung wäre dass beide Gruppen n>30 sind.

Wenn die Gesamtstichprobe > 30 groß ist, wird angenommen,
dass der zentrale Grenzwertsatz wirkt. Deine Stichprobe liegt
weit drüber.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Piazanta]

Dann ist es keine Likert-Skala, sondern eben nur ein (angeblich) Likert-skaliertes Item.
Einzelne Likert-Items sind ordinal. Allerdings hast Du die Antwortskala gar nicht beschrieben.

Also ganz konkret wurde abgefragt, ob die mediale Berichterstattung neutral oder eben in die ein oder andere Richtung verzerrt ist. Die Skala hat 7 Ausprägungen und folglich einen Mittelpunkt, der für eine neutrale Berichterstattung steht und 3 Ausprägungen in beide Richtungen (ich hoffe das ist halbwegs verständlich).

Wenn die Gesamtstichprobe > 30 groß ist, wird angenommen,
dass der zentrale Grenzwertsatz wirkt. Deine Stichprobe liegt
weit drüber.

Dann könnte ich folglich also doch einen t-test statt dem U-Test machen zumindest was die Voraussetzungen für die Stichprobe betrifft?

[Piazanta]

kann mir keiner mehr helfen? meine fragestellung hat sich jetzt hinsichtlich der Antwort von PonderStibbons dahingehens verschoben ob ich nicht doch einen t-test guten gewissens anwenden könnte?

[PonderStibbons]

Betrachte Deine abhängige Variable als ordinal und rechne entsprechend einen U-Test
und verwende Deskriptivstatistiken für ordinale Variablen.

Mit freundlichen Grüßen

P.