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[AlinaL]

Hallo liebe Community,

ich stehe mit meiner Frage total auf dem Schlauch:

Ich habe in einem Fragebogen 5 Fragen mit dichotomen Antwortformat, jede Frage misst einen einzelnen Faktor, als vereinfachtes Beispiel mal so:

1. Haben Sie jemals Kirschen gegessen? (ja/nein)
2. Haben Sie jemals Äpfel gegessen? (ja/nein)
3. Haben Sie jemals Bananen gegessen? (ja/nein)
4. Haben Sie jemals Gurken gegessen? (ja/nein)
5. Haben Sie jemals Paprika gegessen? (ja/nein)

Faktoren sind somit Kirsche, Apfel, Banane, Gurke und Paprika.

Man darf aus den 5 Faktoren einen Summenscore bilden, 0= Min.; 5 = Max.

Nun haben ca. 40 Personen die Fragen beantwortet. Ich möchte nun schauen, ob sich die Häufigkeiten zwischen den verschiedenen Faktoren signifikant unterscheiden, also ob z.B. jemals Kirschenessen im Leben der Probanden häufiger vorkam als jemals Äpfelessen usw.

Eventuell möchte ich auch schauen, ob es Häufigkeitsunterschiede zwischen Obst (Kirsche, Äpfel, Banane) und Gemüse gibt (Gurke, Paprika).

Ich stehe wirklich komplett auf dem Schlauch, sind meine Daten nominalskaliert? Welches Verfahren ist für mein Ziel sinnvoll?

Vielen Dank schon mal!

[PonderStibbons]

Es handelt sich Dichotome Variablen in einem Design mit abhängigen Messungen.

Global kann man untersuchen, ob die Häufigkeiten über die 5 Merkmale sich unterschiedlich verteilen, mit Cochran's Q Test. Wenn inferenzstatistisch signifikant, anschließend paarweise Vergleiche mit McNemars Test.

Eventuell möchte ich auch schauen, ob es Häufigkeitsunterschiede zwischen Obst (Kirsche, Äpfel, Banane) und Gemüse gibt (Gurke, Paprika).

Neue Variable bilden "irgendwelche Gemüse ja/nein" versus "irgendwelches Obst ja/nein", McNemars Test.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[AlinaL]

Super, vielen lieben Dank für die schnelle Rückmeldung!

Es handelt sich Dichotome Variablen in einem Design mit abhängigen Messungen.

Global kann man untersuchen, ob die Häufigkeiten über die 5 Merkmale sich unterschiedlich verteilen, mit Cochran's Q Test. Wenn inferenzstatistisch signifikant, anschließend paarweise Vergleiche mit McNemars Test.

Cochran's Q-Test wirft mir in SPSS über alle 5 Merkmale aus, dass ich die Nullhypothese (Verteilung gleich), ablehnen soll.
D.h. nun überprüfe ich jedes Merkmal kombiniert mit jedem Merkmal per McNemars Test?

Ich weiß nur nicht, wie ich anschließend darstellen kann, welches "am signifikantesten" war, das das sich am häufigsten signifikant unterschied?

Danke nochmal!

[PonderStibbons]

Ich weiß nur nicht, wie ich anschließend darstellen kann, welches "am signifikantesten" war, das das sich am häufigsten signifikant unterschied?

Der statistische Signfikanztest widmet sich der Frage, ob man die Nullhypothese
verwerfen kann. Er ist kein Maß für die Stärke eines Effekts.

Was meinst Du mit "wie ich anschließend darstellen kann, welches am signifikantesten war" -
was ist die Fragestellung dabei, der Zweck, das Ziel?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[AlinaL]

Der statistische Signfikanztest widmet sich der Frage, ob man die Nullhypothese
verwerfen kann. Er ist kein Maß für die Stärke eines Effekts.

Angenommen ich sehe prozentual, dass jemals mehr Äpfel als Kirschen gegessen wurden, ich dann den McNemar-Test durchführe und sehe der Unterschied ist signifikant, kann ich dann davon ausgehen, dass Äpfel signifikant häufiger als Kirschen gegessen wurden? Oder rede ich hier Quatsch? Ich bin unglaublich verwirrt und das, obwohl mein Fragebogen "pipifax" war...

Was meinst Du mit "wie ich anschließend darstellen kann, welches am signifikantesten war" -
was ist die Fragestellung dabei, der Zweck, das Ziel?

Ich möchte sozusagen herausstellen, ob irgendeines der Merkmale (jemals Äpfel/Kirschen/Bananen usw. ) signifikant häufiger auftrat als alle anderen... welches signifikant am zweithäufigsten usw.

Und dann eben zusätzlich den Vergleich zwischen Obst und Gemüse und auch dort sagen können, ob jemals signifikant mehr Obst oder Gemüse gegessen wurde

Danke nochmal!

[PonderStibbons]

Angenommen ich sehe prozentual, dass jemals mehr Äpfel als Kirschen gegessen wurden, ich dann den McNemar-Test durchführe und sehe der Unterschied ist signifikant, kann ich dann davon ausgehen, dass Äpfel signifikant häufiger als Kirschen gegessen wurden?

Falls Du mit signifikant meinst groß, bedeutend, wichtig, dann kannst Du das nicht sagen, weil sich der inferenzstatistische Signifikanztest mit sowas nicht befasst.
Bei einem inferenzstatistisch signifikanten Testergebnis kannst Du lediglich die Nullhypothese verwerfen, dass in der Grundgesamtheit, aus der Deine Stichprobe stammt, der Unterschied zwischen Kirschenverzehr und Äpfelverzehr = exakt 0,0000000... beträgt.

Ich möchte sozusagen herausstellen, ob irgendeines der Merkmale (jemals Äpfel/Kirschen/Bananen usw. ) signifikant häufiger auftrat als alle anderen... welches signifikant am zweithäufigsten usw.

Du machst 10 paarweise Vergleiche, daran siehst Du es doch. Wie gesagt, nicht „signifikant“ im allgemeinsprachlichen Sinne, aber immerhin.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[AlinaL]

Erstmal vielen lieben Dank für deine Rückmeldung! Leider hängt es bei mir noch immer am Verständnis zur realen Welt:

Falls Du mit signifikant meinst groß, bedeutend, wichtig, dann kannst Du das nicht sagen, weil sich der inferenzstatistische Signifikanztest mit sowas nicht befasst.
Bei einem inferenzstatistisch signifikanten Testergebnis kannst Du lediglich die Nullhypothese verwerfen, dass in der Grundgesamtheit, aus der Deine Stichprobe stammt, der Unterschied zwischen Kirschenverzehr und Äpfelverzehr = exakt 0,0000000... beträgt.

Nach langem Recherchieren habe ich z.B. das Beispiel gesehen:
Wie viel Leute rauchen vor und nach einer ANTI-Rauchkampagne? McNemar Test mit Messwiederholung.
-> Zeigt dieser Signifikanz an, dann heißt es, es gab eine Veränderung im Rauchverhalten, wichtig aber: Daten vorher angucken, sind Raucher mehr oder weniger geworden, nicht, dass Leute nachher mehr rauchen und deshalb der Test sifnigikant wurde und Kampagne demnach nichts gebracht hat

Jetzt habe ich zum Verständnis für meinen Fall folgende Frage:
Wenn ich nun vergleiche:
Haben die Leute häufiger erlebt, dass sie Kirschen gegessen oder Äpfel gegessen haben und das auf Signifikanz prüfe...

Und dann sehe, ich muss die Nullhypothese (Gleich häufig erlebt Kirschen + Äpfel gegessen zu haben), verwerfen, dann stellt sich mir folgende Frage:

Mit einem Blick auf die Verteilung der Daten (bspw. 90% gaben an Kirschen , 10% Äpfel gegessen zu haben), kann ich dann nach der Testung mit dem McNemar Test sagen, dass die Verwerfung der Nullhypothese, also die Signifikanz für einen Unterschied, mir aufgrund der rohen Daten sagt, dass die Leute signifkant mehr Kirschenessen als Äpfelessen erlebt haben? Bei mir hapert es total an der Aussage für die reale Welt

Zudem kriege ich einfach nicht heraus, wie ich in SPSS Äpfel, Kirschen und Bananen aufgrund der 0-1 Codierung zum neuen Objekt "Obst" und die anderen beide zu "Gemüse" zusammenwerfen kann, um Obst und Gemüse zu überprüfen ...

Ganz lieben Dank und freundliche Grüße
Alina

[AlinaL]

Edit:
Was mir noch zusätzlich einfällt, das ich eventuell erwähnen sollte...

Die Fragen werden zwar mit ja/nein beantwortet, die "ja" - Antworten können jedoch zu einem Summenscore addiert werden.
Handelt es sich in diesem Fall dennoch um nominalskalierte Werte?