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[nett]

T-Test mit SPSS: nicht signifikant obwohl außerhalb des Intevalls

Hallo ihr Lieben,

Ich habe eine Verwirrung bei meiner Auswertung und hoffe, jemand von Euch kann mir Entwirrung bringen.

Ich werte Veränderungen aus (ist die Differenz bei K anders als bei B) und zwar mit dem T-Test für unabh. Stichproben mit dem Programm SPSS.
Bei einer Auswertung ergibt sich folgendes:
In einer Rechnung zuvor hat sich ergeben, dass die Differenz innerhalb B signifikant ist, innerhalb K jedoch nicht (so will es auch die Hypo).

Levene F = ,006
p = ,941
T = -1,248
p (zweiseitig) = ,220
mit einem Konvidenzintervall (90%, da einseitige Testung): unterer Wert -,48364 / oberer Wert ,07218

Mit anderen Worten: das T liegt außerhalb des Intervalls, wird mir jedoch als nicht signifikant angezeigt. Wie kann das sein?
PS: es liegt sogar außerhalb des Intervalls, wenn ich das Signifikanzniveau auf 99,99 setzte.

Weiterhin wundert es mich, dass ich, wenn ich das Signifikanzniveau ändere, sich das p nicht ändert, nur die Intervallgrenzen. Die Wahrscheinlichkeit orientiert sich doch am Konfizenzintervall bzw. am Alpha, oder nicht?

Ich wäre sehr dankbar um Hilfe, mit nettem Gruß, Nett.

[PonderStibbons]

Vielleicht hilft es, wenn Du im SPSS output die Spaltenübeschrift des Konfidenzintervalls
genau liest.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[nett]

Hallo,

Aha...

Und der p-Wert bleibt immer derselbe, weil es die Wahrscheinlichkeit von T und allen extremeren Werten ist, unabh. von meinem gesetzten "Prozentsatz Konfidenzintervall"? Wozu setzte ich dann ein unterschiedl. Intervall in die Eingabemaske bei SPSS?

Und da ich nun wieder total verwirrt bin, frage ich lieber auch da nochmal nach: ich will einseitig testen mit Alpha=5%. Also teile ich das zweiseitige p, das herauskommt durch zwei. Dann habe ich mein einseitiges? Und es ist unnötig, dass ich 90% eingebe?
Ich habe das alles schon x-mal nachgelesen und kapier es dann doch nicht mehr.
Daher wär mir eine Bestätig echt nochmal was wert. Zumal es mittlerweile meine letzte Auswertung ist...

Danke schonmal, Nett.

PS: im letzten Forum (alte Adresse) war ich einmal unterwegs und ihr habt mir da sehr geholfen, Danke nochmal.

[PonderStibbons]

Aha...

Genau. Die Angabe bezieht sich auf den Mittewlertsunterscheid, nicht auf die Teststatistik (t-Wert).

Und da ich nun wieder total verwirrt bin, frage ich lieber auch da nochmal nach: ich will einseitig testen mit Alpha=5%.

Du hast einen Gutachter, der einseitiges Testen akzeptiert? Da kan man ja gratulieren (bzw. je nach
Standpunkt Beileid aussprechen). Normalerweise gilt einseitiges Testen als schlechte Praxis.
http://www.uni-graz.at/ilona.papousek/t ... s/faq.html FAQ#3

Also teile ich das zweiseitige p, das herauskommt durch zwei. Dann habe ich mein einseitiges? Und es ist unnötig, dass ich 90% eingebe?

Ein 90% Konfidenzintervall entspricht einem Test mit alpha=0,10 , aber den p-Wert zu teilen ist wohl einfacher.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[nett]

Hallo,

Ja, ich darf drei Hypos einseitig testen, da es die Theorie so anbietet. Alle anderen mache ich zweiseitig-"normal".

Nochmal danke für die Bestätigung des kleinen ps und die Klärung des KIs.

--Leider habe ich mal wieder einen Fehler in meiner Auswertung herausgefunden. Muß jetzt zum dritten oder vierten mal (habe nicht mehr mitgezählt) alles nochmal rechnen. Diesmal, weil ich doch keine NV habe...
Tja, wenn man mit Statistik nich grün ist...

Kämpferischer Gruß, Nett.

PS: wenn ich mit meiner Auswertung dann tatsächlich komplett fertig bin, poste ich in der Rubrik "Auswertung erfolgreich geschafft"

[PonderStibbons]

Muß jetzt zum dritten oder vierten mal (habe nicht mehr mitgezählt) alles nochmal rechnen. Diesmal, weil ich doch keine NV habe...

Falls Du Normalverteilung der abhängigen Variable insgesamt meinst, die ist nicht
erforderlich. Erforderlich sind Normalverteilungen in den beiden Gruppen bzw.
Normalverteilung des Vorhersagefehlers (der Residuen), aber auch das nur bei
kleineren Stichproben.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[nett]

Deinen Hinweis verstehe ich so, dass ich doch alles richtig gemacht habe:

Der Levene-Test ist >.20. Ergo habe ich NV in den Gruppen.

Eine Prüfung mit "Kolmogorov-Smir­nov-Ana­lyse (mit einer Sig­ni­fi­kanz­korrektur nach Lilliefors) mit Hilfe des Sha­pi­ro-Wilks-Tests" über alle Variablen hinweg ergibt: Signif. = .000. Ergo: keine NV. (zudem sieht die Schiefe und der Exzess bei ein paar wenigen Variablen nicht so rosig aus und das Q-Q-Diagramm läßt bezüglich normaler Verteilung auch zu wünschen übrig).

Meine Stichprobe:
-112 Pbn für die FA und einige Korrelationsmaße. (100 Leute ist bei Psychologen viel)
-27+25 Pbn für Vorher-Nachher-Vergleiche.

Gerade lese ich, dass T-Tests dann eine Abweichung von der NV verkraften, wenn die Stichprobe > 20 ist und beide Gruppen ungefähr den selben Verteilungstyp haben (haben sie bei mir).
Also brauche nichts nochmal rechnen? Außer vielleicht der FA?

Nett =

[PonderStibbons]

Der Levene-Test ist >.20. Ergo habe ich NV in den Gruppen.

Das ist ein Tets auf Varianzhomogenität.

Eine Prüfung mit "Kolmogorov-Smir­nov-Ana­lyse (mit einer Sig­ni­fi­kanz­korrektur nach Lilliefors) mit Hilfe des Sha­pi­ro-Wilks-Tests" über alle Variablen hinweg ergibt: Signif. = .000. Ergo: keine NV. (zudem sieht die Schiefe und der Exzess bei ein paar wenigen Variablen nicht so rosig aus und das Q-Q-Diagramm läßt bezüglich normaler Verteilung auch zu wünschen übrig).

Wie gesagt ist es nicht von Interesse, ob die abhängige Variable normalverteilt
ist (genuer gesagt, ob die Stichprobe aus einer normalvrteilten Grundgesamtheit
stammen könnte oder nicht), sondern ob die Residuen normalverteilt sind.

-112 Pbn für die FA und einige Korrelationsmaße. (100 Leute ist bei Psychologen viel)

Es geht nicht darum, ob in dre Psychologie 100 Leute "viel" sind, sondern ob aus statistischer
Sicht die Stichprobe ausreichend groß ist, damit der zentrale Grenzwertsatz greift.
http://www.uni-graz.at/ilona.papousek/t ... s/faq.html #FAQ4 (gilt auch für
t-Test).

Gerade lese ich, dass T-Tests dann eine Abweichung von der NV verkraften, wenn die Stichprobe > 20 ist und beide Gruppen ungefähr den selben Verteilungstyp haben (haben sie bei mir).

Nur > 20 ist kühn, aber das mit ähnlichem Verteilungstyp wird oft so dargestellt.

Also brauche nichts nochmal rechnen? Außer vielleicht der FA?

Das weiß ich nicht, da die Detail unklar bleiben. Und ob Du eine
Faktorenanalyse zu rechnen brauchst, entzieht sich meiner Kenntnis.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[nett]

Das ist ein Tets auf Varianzhomogenität.

richtig. stimmt.

ob Du eine Faktorenanalyse zu rechnen brauchst, entzieht sich meiner Kenntnis.

sorry, da habe ich mich falsch ausgedrückt: FA darf ich nur, wenn normalverteilt ist. Da muß ich u.U. was anderes rechnen.

Daher nehme ich mir jetzt die Residuen zu Herzen und Du hast mir gut geholfen. Danke. Nett.