Hallo,
es geht um eine Frage zu einem ganz simplen Binomialtest.
Und zwar habe ich Experimente durchgührt mit meheren Trials in jeweils 1 Session.
Die Trials konnten immer den Ausgang 1/0 haben, also dichotom.
Nun wollte ich für jede Session wissen, ob 1 oder 0 signifikant häufiger gewählt wurde oder die Wahl statistisch gesehen Zufall war.
Dafür habe ich den Binomialtest durchgeführt und auch das Ergebnis bekommen, was zu erwarten war - nämlich dass die Wahl zufällig getroffen wurde.
Nun wurde mir von der statistischen Beratung meiner Uni esagt, ich könne den Binomialtest nicht verwenden da die Daten von einander abhängig seien.
Eine Session bestand aus 20 Trials mit jeweils dem gleichen Entsheidungsträger und das Argument ist wohl, dass die vorigen Wahlen innerhalb der Session jeweils die Folgenden beeinflusst.
Das kann natürlich sein, aber ist es für den Binomialtest wirklich eine Vorraussetzung, dass die Daten unabhängig sind?
Ich möchte ja einfach nur zeigen: "Nein, es gab keine Präferenz für eine der beiden Auskommensmöglichkeiten, es wurde einfach zufällig gewählt".
Leider wurde mir keine Alternative genannt und es wurde mir auch keine Quelle genannt, aus der hervorgeht, dass der Binomialtest Unabhägigkeit als Vorrausetzung hat.
In Artikeln wie zB Wikipedia werden immer nur dichotome Merkmale aus Vorraussetzung genannt.
Durch viel stöbern bin ich auf die Bernoulli-verteilung (oder Kette) gestoßen, die dann zT auch mit dem Binomialtest in Verbindung gebracht wird und Unabhängigkeit als Vorraussetzung nennt. Aber da dies so selten, irgendwo erwähnt wird wundert mich das ganze schon sehr - wäre das eine so wichtige Vorraussetzung, würde es dann in den häufig frequentierten Artikeln nicht mal erwähnt werden? Ich bin total irritiert...es wäre wahnsinnig toll wenn mir jemand helfen könnte.