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[nierensieb]

Hallo,

ich habe für meine Bachelorarbeit ein paar Hypothesen zu prüfen und merke gerade, dass mir die statistischen Inhalte doch fast völlig in Vergessenheit geraten sind . Hoffentlich könnt ihr mir hier helfen:

1) Hypothese war: Durch eine neue Ausbildungsmethode verbessern sich gerade schwächere Lernende. Wurde operationalisiert durch: Im Vergleich zu den Ergebnissen früherer Tests dieser Lernenden reduziert sich die Streuung der Ergebnisse (Gute bleiben gut, schwächere werden besser - das war der Gedanke). Als Maßzahl habe ich den Variationskoeffizienten aller bisherigen Tests berechnet und auch tatsächlich bei dem Test mit der neuen Methode den geringsten Variationskoeffizienten. Ich vermute aber, ich muss jetzt noch testen, ob die Reduktion auch signifikant ist - wie mache ich das?

2) Hypothese war: Durch eine neue Ausbildungsmethode verbessert sich der Lernerfolg. Wurde operationalisiert durch erreichte Punkte in einem Test vor und nach der Maßnahme. Zum Vergleich habe ich eine Kontrollgruppe, die auch zwei Tests geschrieben haben, aber die Maßnahme nicht bekommen haben. Wäre grundsätzlich ein t-Test bei abhängigen Stichproben, richtig? Der setzt aber Normalverteilung voraus, die im post treatment-Test der Experimentalgruppe nicht gegeben ist. Weicht man da jetzt auf Wilcoxon aus? Könnte mich da mal jemand an die Hand nehmen, wie man das in SPSS aufbaut? Ich scheitere daran, dass ich die Unterschiede von Kontroll- und Experimentalgruppe nicht miteinander vergleichen kann, weil er mir immer nur ein Gesamtergebnis von Test1 und Test2 gibt.

3) Dann habe ich noch die Hypothese aufgestellt, dass die Azubis nach dem Programm verstärkt bestimmte Lernstrategien verwenden. Die habe ich mittels eines Fragebogens mit Likert-Skalen vor und nach der Maßnahme abgefragt. Wie testet man sowas als Hypothese jetzt? Wieder t-Test bzw. Wilcoxon oder kann ich bei so einem Fragebogen einfach mal davon ausgehen, dass "mehr Mittelwert" tatsächlich "einfach mal mehr" ist - weil wo soll die zufällige Veränderung herkommen?

Vielen lieben Dank!
Christian

PS: Beim Registrieren im Forum bin ich mit Safari auf macOS an "recaptcha1 is shut down" gescheitert, ging nur mit Firefox. Eventuell müsste da ein Admin mal was umstellen.

[PonderStibbons]

Wie war das Erhebungsdesign?
Z.B.:
Haben dieselben Leute verschiedene Methoden genossen, oder waren es verschiedene Leute? Wie groß waren die Stichproben?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nierensieb]

Hi PonderStibbons, danke für die Antwort.

Experimentalgruppe aus 10 Personen, Kontrollgruppe aus 13 anderen Personen.
Beide Gruppen haben einen Test geschrieben, die Experimentalgruppe hat danach eine Maßnahme bekommen, die Kontrollgruppe nicht. Nach etwa 2 Wochen haben beide Gruppen einen zweiten Test geschrieben. Ich wollte durch dieses Design den Faktor "Verbesserung der Leistung durch mehr Vorbereitungszeit" ausschließen und Verbesserungen der Experimentalgruppe wirklich auf die durchgeführte Maßnahme zurückführen. (das war zu Punkt 2)

Außerdem habe ich den zweiten Test der Experimentalgruppe mit früheren Tests derselben Personen verglichen und dabei jeweils den Variationskoeffizienten ermittelt (das zu Punkt 1). Die früheren Tests sind aber einfach nur Altdaten, die halt rumlagen. Die waren nicht für mein Forschungsinteresse konzipiert.

Zusätzlich (zu Punkt 3) hat die Experimental vor und nach der Ausbildungseinheit einen Fragebogen über verwendete Lernstrategien ausgefüllt (einmal im Hinblick auf die verwendeten Strategien bisher und einmal nach der Maßnahme für die verwendeten Strategien für die Zeit der Maßnahme).

[PonderStibbons]

Meinst Du tatsächlich Variationskoeffizient oder nicht vielmehr Varianz?

Und inwiefern sind die Tests prä und post homogen - waren sie gleich schwierig und hatten sie dieselbe Zahl Aufgaben? Bzw. wie sahen diese Tests konkret aus und welche Messwerte ergeben sich aus ihnen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nierensieb]

Hallo,

zu 1) Ja, ich meinte tatsächlich den Variationskoeffizient. Die früheren Tests haben sich im Bereich des Mittelwertes der erreichten Note stark voneinander unterschieden, sind also mal sehr gut, mal sehr schlecht ausgefallen. Bei gutem Notenmittelwert war auch die Varianz/Standardabweichung eher niedrig. Für meinen Test nach dem Treatment wollte ich aber zusätzlich ein Maß verwenden, das unabhängig vom Mittelwert des Tests ist, da schien mir der Variationskoeffizient günstig.

zu 2) Es gab zwei Tests mit ähnlichen Aufgaben (Problemstellung identisch; Sachverhalt, auf den das Problem bezogen wird, unterschiedlich) aus dem juristischen Bereich. Test 1 wurde von beiden Gruppen vor der durchgeführten Maßnahme geschrieben, Test 2 wurde von beiden Gruppen nach der durchgeführten Maßnahme beschrieben. Diese Tests haben zu erzielten Punkten (100 maximal), bzw. einer Note geführt. Ich habe wegen der besseren Abstufung der Merkmalsausprägung die Punkte als zu untersuchendes Ergebnis ausgewählt.

Heraus kam dann:

Kontrollgruppe
Test 1: Test 2:
30 76
68 78
62 66
70 82
70 82
76 60
78 94
50 80
78 78
50 66
46 58
28 40
76 72

Mittelwert Test 1: 60,15
Mittelwert Test 2: 71,69

Experimentalgruppe:
Test 1: Test 2:
58 97
85 78
97 100
75 95
87 87
30 47
93 97
88 92
73 93
73 87
Mittelwert Test 1: 76,00
Mittelwert Test 2: 87,17

Danke für deine Hilfe, PonderStibbons - finde ich super, dass man sich an der Unsichtbaren Universität mit uns Touristenvolk von der Kugelwelt abgibt

[PonderStibbons]

Durch eine neue Ausbildungsmethode verbessern sich gerade schwächere Lernende.

Das wäre mit einer Kovarianzanalyse (oder analog einer linearen multiplen Regression) zu machen.
Der post-Wert wird vorhergesagt durch a) Gruppe b) vorher-Wert, c) Wechselwirkung aus vorher-Wert
und Gruppe. Die Wechselwirkung repräsentiert, ob der Effekt der Gruppenzugehörigkeit je nach
vorher-Leistung unterschiedlich ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nierensieb]

edit: Bitte nicht verwirrt sein, ich rede jetzt nur von meiner ursprünglichen Hypothese 1 (im Startpost).

Hallo,

danke zunächst mal wieder für deine Antwort.
Kovarianzanalyse kommt mir da vor wie... mit Kanonen auf Spatzen schießen.

Mein Gedanke ist der: Ich wende eine neue Lernmethode an (u. a. mehr individuelle Betreuung von Azubis) und hoffe, dass die guten Azubis gut bleiben und schlechtere Azubis besser werden ---> die Ergebnisse liegen näher zusammen, die Streuung reduziert sich.
Um das zu überprüfen, habe ich 8 frühere Testergebnisse von diesen Azubis. Diese will ich mit einem Testergebnis nach der neuen Lernmethode vergleichen und dafür den Variationskoeffizienten als Maß nehmen. Den VarK deswegen, weil die früheren Tests alle unterschiedlichen Mittelwerte hatten (manche waren wohl auch einfach schwerer als andere) und daher die Standardabweichung auch schwankt. Der VarK ist ja von diesem Mittelwert unabhängig und müsste die Tests - so verstehe ich das zumindest - vergleichbar machen.
Das scheint ja auch auf den ersten Blick geklappt zu haben, meine Variationskoeffizienten waren bisher (in %)
51,60
52,70
57,35
55,33
70,36
57,38
61,66
57,01

Und der im Test nach der neuen Lernmethode war 48,65.

Meine Fragen sind jetzt:
1) Mache ich denn einen Denkfehler, wenn ich Variationskoeffizienten für meine Untersuchung vergleichen will?
2) Falls ich das so machen könnte: Wie prüfe ich, ob die Reduktion des VarK signifikant ist?

Danke dir vielmals!
Christian

[PonderStibbons]

Ich kann nicht erkennen, warum dieser Koeffizient ein passendes Maß wäre, zudem gibt es keinen statistischen Test. Eine Kovarianzanalyse testet direkt die Hypothese, ein Varianzvergleich nicht.

Mit freunfdfreundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[nierensieb]

Das ist ein gutes Argument. Danke dir, ich versuch mich mal durch diese Kovarianzanalyse zu kämpfen.