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[Malve]

Hallo, ich bräuchte fachlische Unterstützung

Also ich führe ein Experiment durch, in dem ich 4 Gruppen habe (inkl. 1 Kontrollgruppe). Die drei Gruppen bekommen jeweils einen unterschiedlichen Text. Gruppe 1 einen positiv formulierten; Gruppe 2 einen negativ formulierten, Gruppe 3 einen der ein gewissen Zugehörigkeitsgefühl bewirken soll und Gruppe vier bekommt keinen Text.

Nun möchte ich einen Manipulation Check durchführen für Gruppe 1 und Grupp 2. Also ob die Teilnehmer erkannst haben ob der Text positiv oder negativ formuliert war.

In meiner Vorstudie habe ich 10 Personen in Gruppe 1 (positiver Text) und 10 Personen in Gruppe 2 (negativer Text).

Manipulationsfrage:
Welche Aussage ist richtig?
a. Der Text betont die positiven Aspekte.
b. Der Text betont die negativen Aspekte.

70 % (7 Teilnehmer) der Gruppe 1 haben erkannt, dass der Text positiv formuliert war (Antwort a geklickt)
70 % (7 Teilnehmer) der Gruppe 2 haben erkannst, dass der Text negativ formuliert war (Antwort b geklickt)

Wie kann ich nun zeigen, dass der Unterschied statistisch signifikant ist?

Vielen Dank im Vorraus!

Malve

[daniel]

[...]
In meiner Vorstudie habe ich 10 Personen in Gruppe 1 (positiver Text) und 10 Personen in Gruppe 2 (negativer Text).

Manipulationsfrage:
Welche Aussage ist richtig?
a. Der Text betont die positiven Aspekte.
b. Der Text betont die negativen Aspekte.

70 % (7 Teilnehmer) der Gruppe 1 haben erkannt, dass der Text positiv formuliert war (Antwort a geklickt)
70 % (7 Teilnehmer) der Gruppe 2 haben erkannst, dass der Text negativ formuliert war (Antwort b geklickt)

Wie kann ich nun zeigen, dass der Unterschied statistisch signifikant ist?

Welchen Unterschied meinst Du denn? Zwischen 70 % und 70 % ist kein Unterschied.

Ich schätze Du möchtest zeigen, dass der positive Text überzufällig häufig als positiv erkannt wird, der negative Text als negativ. Dazu wäre eventuell ein Binomialtest geeignet. Da die Wahrscheinlichkeit zufällig die richtige Antowrt zu geben 0,5 beträgt, lautet die Nullhypothese, der Anteil derjenigen, die den Text als positiv (negativ) erkennen beträgt 50 %. Die Alternativhypothese lautet, diese Wahrscheinlichkeit ist größer als 50 %. Bei einem Stichprobenumfang von 10 ergibt sich ein p-Wert von 0,17 (berechnet in Stata als -bitesti 10 .7 .5-). Bei einer Irtumswahrscheinlichkeit von 20 % kann also die Nullhypothese des Anteils von 50 % zugunsten der Alternativhypothese eines Anteils von mehr als 50 % verworfen werden.

Falls Du sagen kannst, der Stichprobenumfang beträgt 20 und 14 von 20 Personen haben den Text korrekt zugeordnet, ergibt sich ein p-Wert von 0,06 (-bitesti 20 .7 .5-).

Vorrausetzung für all das ist wie üblich eine Zufallsstichprobe.

[Malve]

Hallo Daniel,

lieben Dank für die schnelle Antwort! Ich glaube auch, dass der Binominale Test richtig ist. Ich habe nun allerdings SPSS und kein Strata. Dort geht es jedoch auch, nur weiss ich nicht genau wie ich es dort machen soll. Ich hatte in meinen Büchern und im Internet schon geschaut, aber ich steh vor dem Problem, dass ich ja vier Gruppen habe und dies ja irgendwie auf Gruppe 1 und 2 eingrenzen muss. Weisst du zufällig auch wie das bei SPSS geht? Das wäre echt noch super!!!!

[Malve]

Binomial Test
Category N Observed Prop. Test Prop. Exact Sig. (2-tailed)
Manipulation_Check1 Group 1 Negative 14 ,50 ,50 1,000
Group 2 Positive 14 ,50
Total 28 1,00

Also wenn ich das in SPSS durchführe zeigt er mir nur an, dass es zwei Gruppen gibt in denen jeweils 14 Leute positiv angeklickt haben und 14 Leute negativ, aber nicht nach Gruppen unterteilt. Weisst du was ich meine ?

[Malve]

oh das hat sich total verschoben,sorryy

[daniel]

Wie ich sehe hast Du bereits im SPSS Forum nachgefragt, was eine gute Idee ist. Ich denke Du musst Dir überlegen, was Du testen willst. Für mich klingt es so, als seien die Gruppen nicht "positiver Text" und "negativer Text" mit jeweils 10 Beobachtungen, sondern "richtige Zuordnung" und "falsche Zuordnung" mit einmal 20 Beobachtungen. Was Du testen willst ist doch, ob die Gruppe der "richtigen Zuordnung" (anteilig) größer ist, als die der "falschen Zuordnung".

Wie genau Du das in SPSS umsetzt weiß ich nicht. Vielleicht hilft Dir diese Seite weiter: http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/whats ... htm#bitest.

Wenn Du das sample auf Deine Gruppe1 oder Gruppe2 beschränken willst, gab es, soweit ich mich erinnere eine Syntax, die etwa so aussah

Code: Alles auswählen

TEMPORARY
SELECT IF GRUPPE = 1
...