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[host]

Guten Morgen,

ich habe eine Stichprobe aus Männern und Frauen erhoben. Ich habe mit 2 Ordinalskalen Nikotinabhängigkeit und Impulsivität erhoben und meine Hypothese lautet, dass hoch impulsive Frauen mehr rauchen als weniger impulsive Frauen. Bei Männern sollte dieser Effekt nicht nachweisbar sein.

Ich würde nun so vorgehen:
-Fälle auswählen (nach Geschlecht)
-für jedes Geschlecht jeweils Rho berechnen

Wäre das Vorgehen sinnvoll oder bin ich grad komplett auf dem Holzweg?
Ich wäre euch für jeden Tipp sehr dankbar!

[PonderStibbons]

Kommt vor allem auf die Stichprobengröße an. Bei kleinen Stichproben ist z.B. nicht-Nachweisen eines Effektes
eigentlich kaum möglich, weil die statistische power gering ist und man nicht weiß, liegt die nich-Signifikanz
an der Stichprobengröße oder an der Nichtexistenz eines Effektes.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[host]

Vielen Dank!
Die Stichprobe umfasst 168 Teilnehmer. Wäre es dann so machbar, wie ich es geplant hatte?

[PonderStibbons]

Es kommt auf die Zahl der Männer bzw. Frauen an.

Wenn man 80 Männer in der Analyse hat, dann führt ein existierender mittlerer Zusammenhang
von r=0,2 (in der Grundgesamtheit) mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 40% zu einem
signifikanten Ergebnis in der Stichprobe, ein Zusammenhang r=0,3 (in der Grundgesamtheit)
mit ca. 70% Wahrscheinlichkeit. Ist also grenzwertig. Die etwas kleineren Zusammenhänge
(in der Grundgesamtheit) haben nur eine begrenzte Chance, in der Stichprobe zu einer Ablehnung
der Nullhypothese zu führen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

@host Ich frage mich gerade, ob das zwei verschiedene Fragestellungen sind, oder ob das eigentlich eine Fragestellung ist. So, wie Du es dargestellt hast, sind es zwei verschiedene Fragen, die Du mit zwei verschiedenen Korrellationsrechnungen beantworten kannst. Natürlich ist das limitiert durch die Fallzahl, wie jeder andere statistische Test auch.

Vielleicht ist Dir aber gar nicht daran gelegen, zu zeigen, dass der Effekt bei Männern gar nicht auftritt, sondern daran, dass der Effekt bei Männern nicht so stark wie bei Frauen ist? Dann könntest Du in einer linearen Regression genau diesen Unterschied zwischen Männern und Frauen modellieren und dort nach Signifikanz suchen.

Ein Modell der Art

als Intercept
ist die Steigung der Nikotinaufnahme pro Impulsivität
ermöglicht den Frauen einen anderen Intercept
ist die zusätzliche Steigung der Nikotinaufnahme pro Impulsivität die es nur für Frauen gibt.

Wenn die zusätzliche Steigung der Nikotinaufnahme pro Impulsivität die es nur für Frauen gibt signifikant wird, dann haben Frauen hier eine höhere Steigung als Männer, ohne dass man gleich fordert, dass die Steigung bei Männern Null ist.

Kommt, wie gesagt, auf die präzise Formulierung der Fragestellung an.

LG,
Bernhard