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[Tulipa]

Hallo,

ich habe eine abhängige Stichprobe (Stichprobe A und Stichprobe B müssen jeweils Merkmale von Stichprobe A einschätzen).
Nun möchte ich überprüfen, ob Stichprobe B die Streuung der Ausprägung des Merkmals von Stichprobe A über- oder unterschätzt.
Dafür möchte ich zunächst die Varianzen beider Stichproben vergleichen:

H0: σ2(Stichprobe A) = σ2 (Stichprobe B)
H1: σ2(Stichprobe A) ≠ σ2 (Stichprobe B)

Ich finde leider lediglich Varianzhomogenitätstests, die voraussetzen, dass beide Stichproben unabhängig voneinander sind.

Ich wäre sehr dankbar, wenn mir jemand einen Tipp geben könnte, welcher Test, der die Varianzhomogenität abhängiger Stichproben überprüft, infrage käme.
Ich bedanke mich im Voraus und wünsche einen schönen Tag!

[bele]

Hallo Tulipa,

ich komme bei A mit den Begriffen Stichprobe und Merkmal jetzt durcheinander. Zwei Konstellationen kann ich mir vorstellen:

Konstellation 1: Wir messen eine tatsächliche Größe X mit zwei verschiedenen fehlerbehafteten Messverfahren A und B und die Frage ist, ob die Messfehlerbedingten Schwankungen bei A kleiner sind als bei B. Wenn dies so ist, dann wäre meine Anschlussfrage, ob man irgendwelche Verteilungsannahmen über X machen darf, z. B. dass X normalverteilt ist.

Konstellation 2: A ist der wahre Wert und dieser wird mit einem fehlerbehafteten Messverfahren B gemessen und es ginge nicht so sehr um die Frage, mit welcher Varianz B um den MEsswert a schwankt, sondern ob dies die Varianz größer erscheinen lässt (was man bei zufälligen Fehlern annehmen müsste) oder ob dies die Varianz nicht größer erscheinen lässt (was auf nicht-zufällige Fehler hindeutet).

Vielleicht gibt es auch noch eine dritte Konstellation?

LG,
Bernhard

[strukturmarionette]

Hi,

ich habe eine abhängige Stichprobe (Stichprobe A und Stichprobe B müssen jeweils Merkmale von Stichprobe A einschätzen).

- welche Merkmale?
- N?; n´s?

Gruß
S.

[PonderStibbons]

IBM-SPSS beschreibt ein Vorgehen, allerdings ohne Referenzen http://www-01.ibm.com/support/docview.w ... wg21478274

Die klassische Morgan-Pitman Prozedur wird hier beschrieben (incl. Kritik).


HTH

Ponderstibbons

[strukturmarionette]

Hi,

Nun möchte ich überprüfen, ob Stichprobe B die Streuung der Ausprägung des Merkmals von Stichprobe A über- oder unterschätzt.

- dann bleibt das aber vage und korrespondiert nicht mit Morgan-Pitman.

Gruß
S.

[Tulipa]

Konstellation 1: Wir messen eine tatsächliche Größe X mit zwei verschiedenen fehlerbehafteten Messverfahren A und B und die Frage ist, ob die Messfehlerbedingten Schwankungen bei A kleiner sind als bei B. Wenn dies so ist, dann wäre meine Anschlussfrage, ob man irgendwelche Verteilungsannahmen über X machen darf, z. B. dass X normalverteilt ist.

Hallo Bernhard,
vielen Dank für deine schnelle Antwort!
Konstellation 1 trifft es ganz gut: Meine erste Stichprobe soll ihr eigenes Verhalten einschätzen. Stichprobe 2 schätzt dieses Verhalten (also das Verhalten von Stichprobe 1) ebenfalls ein. Bei den Verteilungsannahmen bin ich mir unsicher. Bei dem interessierten Merkmal handelt es sich um Unterrichtsstörungen.
Der Kolmogorov-Smirnov-Test ergibt, dass meine Stichproben leider nicht normalverteilt sind. Nun sind die Tests auf Normalverteilung ja recht konservativ. Das Q-Q-Diagramm und das trendbereinigte Q-Q-Diagramm aus meine SPSS-Output-Datei sehen aber auch nicht ideal aus.

- welche Merkmale?
- N?; n´s?

Hallo Strukturmarionette, meine Stichproben haben jeweils einen Umfang von n = 400.
Ich untersuche die Ausprägung von Unterrichtsstörungen (und vergleiche dann die Selbst- mit der Fremdwahrnehmung)

IBM-SPSS beschreibt ein Vorgehen, allerdings ohne Referenzen http://www-01.ibm.com/support/docview.w ... wg21478274

Die klassische Morgan-Pitman Prozedur wird hier beschrieben (incl. Kritik).

Hallo PonderStibbons,
vielen Dank für die beiden Links! Das klingt schon mal klasse! Ich werde mir ausgiebig Zeit nehmen, um die Quellen zu studieren.