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[counterfeit]

Hi!

ich bin gerade schrecklich verwirrt vielleicht könnt ihr mir kurz weiter helfen.

in einer vielzahl von studien wird nach einem chi quadrat nicht nur gesagt es besteht ein zusammenhang zwischen 2 variablen, sondern die richtung des zusammenhangs gleich mit (z.b. männer sind signifikant größer als frauen)

Was mich jetzt interessiert ist, wie ich an die richtung dieses zusammenhangs komme!

sagen wir ich haben eine kreuztabelle mit:

--------klein - mittel - groß
mann
frau

und es kommt ein signifikanter chi quadrat (p<0,001) heraus. schau ich mir dann die prozentzahlen an und sage -> männer signifikant größer als frauen (z.b. 40% vs 10%, p<0,001), oder such ich die standardisierten residuen und interpretiere jene die größer als +- 2 sind und mir somit auch die richtung der abweichung angeben?

Wäre sehr sehr sehr über einen kleinen input dankbar!

lg
TOM

[counterfeit]

keiner eine idee?

wäre wirklich wirklich dringend!

[strukturmarionette]

Hi,

ich würd schauen, was die H0 diese Chi-Tests genau aussagt.
Was darüber hinaus hineininterpretiert werden kann, hängt von den Kombinationsmöglichkeiten der unterschiedlichen Skalenniveus (sowiet vorhanden) in den Kreuztabellen ab.
- Teils könne auch die Randsummen relevant sein, teils die Verteilung der Anzahlen in den einzelen Zellen
- Teils existieren auch noch Korrelationskoeffizienten, die möglicherweise weitere Aussagen machen könnten.

S.

[counterfeit]

Hi!

Danke, dass du dich wieder einmal meiner annimmst!!!!

DU kennst ja meine vorgeschichte und weißt dass es bei meiner arbeit um tätowierungen geht.
wenn ich jetzt ein einfaches beispiel posten darf:

H0: es besteht kein Zusammenhang zwischen Tätowierungen und Geschlecht
H1: es besteht einer.
.................................................weiblich...........männlich......Gesamt
Tattoo ja Anzahl...............................607.................249............856
Tattoo ja erwartet.............................561,9..............294,1..........856
Tattoo ja % von Geschlecht...................71,4%..............56,0...........66,1
Tattoo ja Standardisierte Residuen..........1,9.................-2,6

Tattoo nein Anzahl-...........................243..................196............439
Tattoo nein erwartet..........................288,1...............150,9........439,0
Tattoo nein % von Geschlecht................28,6%...............44,0%.........33,9
Tattoo nein Standardisierte Residuen.......-2,7.................3,7

Gesamt Anzahl................................850...................445...........1295

Chi -Quadrat: 31,142 mit 1 Freiheitsgrad -> asymptotische signifikanz <0,001
Phi: 0,155
AUSWERTUNG:
H0 wird verworfen-> es besteht ein signifikanter aber schwacher zusammenhang zwischen geschlecht und dem vorhandensein einer tätowierung.

jetzt seh ich ja aus der kreuztabelle, dass frauen bei tätowierungen überrepräsentiert bzw männer unterrepräsentiert sind. kann ich daraus formulieren, frauen sind signifikant häufiger tätowiert als männer? hab irgendwo gelesen, dass wenn der betrag eines standardisierten residuums > 2 ist, ein signifikanter zusammenhang besteht. bei frauen und tätowierungen wär das standardisierte residuum aber nur 1,9 also wieder nicht signifikant, dafür alles andere.....) -> müsst ich stattdessen schreiben Männer sind signifikant weniger oft tätowiert?


ich hoffe du verstehst meine schilderung, fast 13h internetrecherche zu dem thema zehrt etwas an den nerven....

besten dank nochmal!

[PonderStibbons]

Ach Herrje. Bei einer simplen Vierfeldertafel beteht doch überhaupt kein
Interpretationsproblem und keinerlei Bedarf, sich auch noch die
standardisierten Residuen anzusehen. Wenn der Chi² Wert "signifikant" ist,
besteht ein "signifikanter" Zusammenhang zwischen Geschlecht und
Tätowierung, bzw. sind die Raten "signifikant" unterschiedlich. Finito.
Es ist doch logisch vollkommen unmöglich, dass Frauen überrepräsentiert
sind (und zwar relativ zu WEM?) und die Männer nicht im Gegenzug
unterrepräsentiert.

Mit freundlichen Grüßen

P.
---
Gottseidank...Kanon für 36

[counterfeit]

Hi PonderStibbons.

Ich glaub ich hab ein Verständnisproblem und wollte als Beispiel die simpelsten Kreuztabelle (2x2) anführen.

Im oben genannten Beispiel könnte ich dann ja sagen: Frauen sind signifikant häufiger tätowiert als Männer (71,4% Vs. 56%, p<0,001)

Was wenn ich jetzt aber Tätowierung nicht in ja/nein sonder in wenig/mittel/stark/sehr stark auswerte? -> Hier kann es ja sein, dass bei "wenigen" Tätowierungen kein signifikanter Unterschied zwischen den Geschlechtern ist, aber ein großer signifikanter geschlechterunterschied bei "stark" und "sehr stark", der dann INSGESAMT zu einem signifikanten ergebniss führt.

Um auch wieder Aussagen machen zu können bei welcher Tätowierungsstärke jetzt Männer/Frauen signifikanter sind, könnte ich ja dann mit den standardisierten residuen ermitteln, welche zellen mir jetzt die signifikanz bescheren haben, oder?

kann jetzt sein, dass ich mich wirklich komplett nicht mehr auskenne, aber ich hoffe ihr wisst, was ich meine.

Lg
TOM

[PonderStibbons]

Was wenn ich jetzt aber Tätowierung nicht in ja/nein sondern in wenig/mittel/stark/sehr stark auswerte?

Dann rechnest Du einen Mann-Whitney U-Test, weil die eine Variable
ordinalskaliert ist.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[counterfeit]

vielen dank da werd ich mich gleich einlesen!

und was, wenn sie nicht ordinal skaliert sind? beispielsweise tätowiert ja/nein und beruf (beamter/angestellter/arbeiter)?

lg
TOM

[counterfeit]

da is mir noch was eingefallen, wie ich vielleicht meine "idee" erklären könnte:

im vorherigen posting hätte ich dann eine kreuztabelle mit:

------------------beamter----------angestellter------arbeiter
tattoo ja
tattoo nein

also 2x3.

ich könnte jetzt ja auch 3 veschiedene 2x2 kreuztabellen machen und wäre dann mit der interpretation wieder bei den 2x2

---------------beamter (ja/nein)
tattoo (ja/nein)

--------------angestellter (ja/nein)
tattoo (ja/nein)

und so weiter.
Als Ergebnis bekomm ich dann bei jeder kreuztabelle einen chi quadrat, der mir sagt ob ein zusammenhang signifikant ist oder nicht.

jetzt könnte es ja sein, dass die 2x3 kreuztabelle signifikant ist, die bei den 3 einzelnen aber nur die zusammenhänge mit angestellten und beamten nicht aber arbeiter.
hätte ich das auch aus der 2x3 kreuztabelle herauslesen können???? Ich denke das is wirklich mein logik-knackpunkt.....

besten dank!

[PonderStibbons]

Bei großen Kreuztabellen ist eine Orientierung an dem Grenzwert 1,96 für standardisierte
adjustierte Residuen mitunter recht nützlich, bei 2*3 halte ich selbst mich eher an die
eigentlichen Verteilungen.

Mit freundlichen Grüßen

P.