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[tracy.blumenwiese]

!Hallo Zusammen,

ich habe meine Daten über R ausgewertet und stehe jetzt allerdings bei der Interpretation auf dem Schlauch - Vielleicht kann mir ja jemand helfen um das Ganze schön in meiner BA niederzuschreiben.

Das sind meine Hypothesen:
H1a: Mitarbeiter in einer Führungposition pflegen ein höheres zwischenmenschliches Vertrauen, als Arbeitnehmer ohne Führungsaufgabe.
H1b: Mitarbeiter in einer Führungposition pflegen kein höheres zwischenmenschliches Vertrauen, als Arbeitnehmer ohne Führungsaufgabe.
H2a: Es besteht eine positive Abhängigkeit zwischen den Konstrukten Soziale Erwünschtheit und Interpersonelles Vertrauen.
H2b: Es besteht keine positive Abhängigkeit zwischen den Konstrukten Soziale Erwünschtheit und Interpersonelles Vertrauen.

Folgende Daten habe ich zur Verfügung:
F-Test Hypothese 1
F test to compare two variances: IV by Fuehrung (continued below)
Test statistic 1.199
num df 71
denom df 138
P value 0.3641
Alternative hypothesis two.sided
ratio of variances 1.199

T-Test Hypothese 1
Welch Two Sample t-test: IV by Fuehrung (continued below)
Test statistic -0.5174
df 132.8
P value 0.6058
Alternative hypothesis two.sided
mean in group Ja 11.11
mean in group Nein 11.2

Ich wäre euch sehr dankbar wenn mir jemand auch nur grob erklären könnte was diese Ergebnisse zu bedeuten haben - als Signifikanzniveau wurden 5% angenommen!

Vielen lieben Dank im Voraus!!!!!
.

[PonderStibbons]

Die Varianzen zwischen den Gruppen sind nicht inferenzstatistisch signifikant unterschiedlich (Levene Test, p=0,36).
Die Mittelwerte sind nicht inferenzstatistisch signifikant unterschiedlich (t-Test mit Welch-Korrektur, p=0,61).

Mit freundlichen Grüßen

[strukturmarionette]

Hi,

helfen um das Ganze schön in meiner BA niederzuschreiben.

- Du musst zunächst Deine Arbeitshypothesen formulieren (nicht einfach eine H0 un H1 hinschreiben)
- Dann ist eine Interpretation erst möglich.

Gruß
S.

[tracy.blumenwiese]

Hi,
Ich habe in meiner BA lediglich H1a genutzt als Arbeitshypothese. Meinst du das?
Bzw.wie definiert sich der Unterschied zwischen H1a und einer Arbeitshypothese deiner Meinung nach?

Danke dir im Voraus & viele Grüße

[tracy.blumenwiese]

Hi,

helfen um das Ganze schön in meiner BA niederzuschreiben.

- Du musst zunächst Deine Arbeitshypothesen formulieren (nicht einfach eine H0 un H1 hinschreiben)
- Dann ist eine Interpretation erst möglich.

Gruß
S.

Hi,
Ich habe in meiner BA lediglich H1a genutzt als Arbeitshypothese. Meinst du das?
Bzw.wie definiert sich der Unterschied zwischen H1a und einer Arbeitshypothese deiner Meinung nach?

Danke dir im Voraus & viele Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe in meiner BA lediglich H1a genutzt als Arbeitshypothese. Meinst du das?
Bzw.wie definiert sich der Unterschied zwischen H1a und einer Arbeitshypothese deiner Meinung nach?

- Ja. das meine ich.
- Die Arbeitshypothese kann schließlich entweder H0 oder H1 betreffen.
- Und das ist zusätzlich zur statistischen Interpretation (siehe PonderS) eines Signifikanztestes (fachlich) relevant.
Und: Warum denn Welch Test?

Gruß
S.

[tracy.blumenwiese]

Hi,

Ich habe in meiner BA lediglich H1a genutzt als Arbeitshypothese. Meinst du das?
Bzw.wie definiert sich der Unterschied zwischen H1a und einer Arbeitshypothese deiner Meinung nach?

- Ja. das meine ich.
- Die Arbeitshypothese kann schließlich entweder H0 oder H1 betreffen.
- Und das ist zusätzlich zur statistischen Interpretation (siehe PonderS) eines Signifikanztestes (fachlich) relevant.
Und: Warum denn Welch Test?

Gruß
S.

Hi,
ok, ja so hab ich es gemacht!
Gibt es einen Unterschied zwischen dem Welch Test und dem T-Test? Bin davon ausgegangen, dass ich den ganz normalen T-Test angewendet habe..

Lg

[PonderStibbons]

Die Welch-Korrektur des t-Tests ist in R die default-Option.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Dein Output oben sagt

Code: Alles auswählen

Welch Two Sample t-test: IV by Fuehrun...

das, und die Nachkommastelle bei den degrees of freedom deuten stark auf eine Welch-Korrektur hin.

Grundsätzlich wäre es nicht verkehrt, sich die Voreinstellungen der Funktion t.test anzuschauen, bevor man deren Ergebnisse veröffentlicht. Dazu gibst Du in R einfach folgendes ein:

Code: Alles auswählen

help(t.test)

Dort kannst Du dann finden, dass das Argument var.equal als FALSE voreingestellt ist und der Erklärungstext dazu sagt

Code: Alles auswählen

var.equal   
a logical variable indicating whether to treat the two variances as being equal. If TRUE then the pooled variance is used to estimate the variance otherwise the Welch (or Satterthwaite) approximation to the degrees of freedom is used.

HTH,
Bernhard