STATISTIK-FORUM.de

[trulu2]

Es geht um eine sprachwissenschaftliche Korpusanalyse. Ein bestimmtes Wort wird hinsichtlich bestimmter Satzmuster genauer untersucht.

Das Wort tritt insgesamt 4000x im Korpus auf, und es wird eine zufällige Stichprobe von 150x herausgewählt. Das Wort wird im Hinblick auf fünf Muster (Merkmalsausprägungen) untersucht. Bei einer völlig zufälligen Verteilung wäre ja zu erwarten, dass diese jeweils mit 20% auftreten, oder? Welchen Test muss ich nun verwenden, um die tatsächlichen Wahrscheinlichkeiten daraufhin zu überprüfen, ob sie statistische signifikant sind? Inwiefern spielt hier auch die 4000 eine Rolle?

[trulu2]

Mit einer Vierfeldertafel? Was müsste ich da genau eintragen. Ich habe ja eigentlich nur eine Variable mit fünf Ausprägungen, wobei ich wissen möchte, ob die Unterschiede zwischen den Ausprägungen signifikant sind...

[PonderStibbons]

Schau mal nach Chi²-Anpassungstest bzw. Chi2-Test für 1 Stichprobe.
Unter der Nullhypothese verteilen sich die Fällezu 20%-20%-20%-20%-20%
bzw. in Deiner Stichprobe (N=150) ist die erwartete Zellhäufigkeit
jeweils n=30.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[trulu2]

Ich finde bei dem Test irgenwie immer nur Beispiele mit mehreren Variablen, z. B: http://www.socscistatistics.com/tests/c ... ault2.aspx ; hier sind explizit zumindest zwei "categories" anzugeben...

[PonderStibbons]

Möglicher Suchbegriff wäre Chi square goodness-of-fit test.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[trulu2]

Ich habe diesen Test nun gefunden und auch angewandt. Sehe ich das richtig, dass hier jeweils die prozentuellen Unterschiede/Abweichungen vom Erwarteten Wert individuell interpretiert werden müssten? Also nicht grundsätzlich gesagt werden kann "signifikant ja oder nein"?

Nun habe ich in einem Statistik-Buch jedoch gelesen, das bei diesem Anpassungstest das gemessene Merkmal metrisch sein muss. Meine Daten sind jedoch definitiv nominale Daten. Passt der Test dann überhaupt?

[PonderStibbons]

Worauf sich Deine Referenz bezieht, kann ich nicht beurteilen.
Ein Chi²-Anpassungstest ist ein Anpassungstest. Da Du Häufigkeiten
auswertest, ist der Chi² das geeignete Verfahren. Wenn bei
einem korrekt durchgeführten Chi square goodness-of-fit-test
ein statistisch signifkantes Ergebnis herauskommt, dann heißt
das, die Daten verteilen sich in der Population anders als in der
Nullhypothese (hier lautend: Jede Kategorie hat einen 0,20-Anteil)
angenommen.

Mit freundlichen Grüßen

P.