STATISTIK-FORUM.de

[Ahnungslos im Quadrat]

Hallo ihr Lieben!

Im vergleich zu euch wird mein Name wohl treffend sein, ich entschuldige mich für die Frage, ich habe jedoch alle Quellen ausgeschöpft und bin zu keinem Ergebnis gekommen,
auch die Stelle für Methodenberatung an meiner Uni hat mir nicht weiterhelfen können.

Worum geht es also?

Ich habe in meinem SPSS Datenatz eine Variable, bei der angegeben wird, wie oft die jeweiligen ProbandInnen die Antwortkategorie gewählt haben.
Also beispielweise:
1. Aussagen einer Art wurden von Testperson1 3 mal genannt und gehört in Aussagengruppe1 (=meine Variable Aussagengruppe1)
2. Von diesen Aussagen trafen 1 tatsächlich zu (=meine Variable Aussagengruppe1_true)
das gleiche nochmal für Aussagengruppe2 also:
3. Aussagen einer Art wurden von Testperson1 8 mal genannt und gehört in Aussagengruppe2 (=meine Variable Aussagengruppe2)
4. Von diesen Aussagen trafen 4 tatsächlich zu (=meine Variable Aussagengruppe2_true)

Das alles natürlich über die ganze Stichprobe.

Da es sich ja jeweils "nur" um die Häufigkeit der Nennungen handelt, also metrische Daten, weiß ich nicht wie ich das miteinander berechne.
Ziel ist es zu schauen, ob über die gesamte Stichprobe Aussagengruppe1 signifikant häufiger gewählt wurde als Aussagengruppe2
sowie ob Aussagengruppe1_true signifikant häufiger auftritt als Aussagengruppe2_true.

Es klingt einfach, aber offensichtlich hat es mich, alle meine Quellen und die Methodenberatung überfordert... (der geht auch nicht mehr ans Telefon...)

ich wäre sehr sehr dankbar, wenn mir jemand da helfen könnte und mir das Brett vorm Kopf wegholt.

Ich meine, dass da was signifikant sein muss drängt sich geradezu auf, denn tatsächlich habe ich (per Hand) ausgerechnet, dass Aussagenart2 in knapp 80% aller Nennungen erfolgte und von allen korrekten Nennungen über 80% ausmacht, die restlichen paar Prozent gehen alle auf Aussagenart1.

Das muss doch irgendwie (in SPSS) auszuwerten sein ._____. bitte hilfe!

[bele]

Könnte einfach Chi-Quadrat Unabhängigkeitstest sein. Ist mir aber zu abstrakt und unpräzise für eine Festlegung. Einfach mal nachlesen. Entweder wird es dann klar oder Du beschreibst nochmal ordentlich, was Du wissen willst und was Du dafür getan hast.

[Ahnungslos im Quadrat]

Danke für die Antwort!
Welche Angaben wären denn nötig, um das genauer bestimmen zu können?

Es ging um Einschätzungen zu Sachverhalten.
Es wurden verschiedene Hinweisarten gebildet und gezählt wieviele Argumente/Hinweise die Probanden in einem offenen Fragebogen genannt hatten, diese wurden dann der jeweiligen Hinweisgruppe numerisch zugeordnet. Also zu Hinweisgruppe1 nannte Proband 8mal zugehörige Hinweise.
Die Hypothese war, dass eine der beiden Hinweisarten aufgrund der Theorie udn Fachliteratur häufiger gewählt würde und auch häufiger korrekt wäre, als die andere.
Also gibt es auch die numerische Sammlung, wie oft eine Hinweisgruppe vom jeweiligen Probanden gewählt wurde und damit der Sachverhalt korrekt eingeschätzt wurde.

Grob: Proband1 gibt an, dass Person Z lügt. Er hat dafür 9 Hinweise gefunden und angegeben. 5 davon waren Hinweisgruppe1 zugehörig, 4 gehörten zu Hinweisgruppe2.
Dann wird geschaut ob Person Z tatsächlich gelogen hat oder nicht.
Das gleiche bezüglich seiner Einschätzung zu Person Y. etc.

Also über die ganze Stichprobe: wurde signifikant häufiger Hinweisgruppe1 beim Einschätzen gewählt als Hinweisgruppe2?
und waren die Hinweisgruppe1 häufiger korrekt als Hinweisgruppe2?

n ist leider niedrig(zwischen 40 und 50), was aber in diesem rahmen nur mit erheblichstem aufwand zu erhöhen gewesen wäre und ich hab mich ohnehin schon zerpflückt...

[PonderStibbons]

Es handelt sich um abhängige Messungen. Für den paarweisen Vergleich kommen t-Tests für abhängige Stichproben in Frage.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ahnungslos im Quadrat]

Vielen Dank für die Antwort, auch wenn es nicht die zutreffende war. Art der Erhebung und Kodierung erlauben keine direkten Testverfahren, sondern mussten über die Untergruppenkombinationen Alter, Geschlecht und Erfahrungslevel ausgewertet werden.

Wenn also auch nicht korrekt, so war es dennoch hilfreich weil beruhigend. Danke sehr!