STATISTIK-FORUM.de

[joannaa7]

Hallo,

eine (Alternativ-)Hypothese meiner Studie lautet: es gibt keinen signifikanten Unterschied (der Variable x ) zwischen Gruppe A und B. Dies will ich also belegen.
Demnach müsste ich ja die komplementäre Nullhypothese folgendermaßen formulieren: es gibt einen Unterschied zwischen Gruppe A und B.

Anders als sonst ist also nun die Alternativhypothese die, die Gleichheit belegen soll und eng definiert ist, und die Nullhypothese bezieht sich auf den "Rest".
Wenn ich nun statistisch teste (Mann-Whitney-U) erscheint in der Ausgabe "Nullhypothese: Variable x in beiden Gruppen identisch" (also eigentlich meine formulierte Alternativhypothese).
Ich muss also irgendwas ändern... Die Hypothesen-Formulierung? Die Testdurchführung (SPSS)?

Bereits jetzt vielen Dank für die Hilfe,

Viele Grüße,
Johanna

[PonderStibbons]

Die statistische Nullhypothese ist eine Punkthypothese des Typs „Der Wert des Parameters in
der Grundgesamtheit ist exakt = 0,00000...“ oder „der Korrelationskoeffizient beträgt in der
Grundgesamtheit exakt r = 0,7“. Eine statistische Nullhypothese „es gibt irgendeinen Unterschied“
ergibt in dem Kontext leider keinen Sinn.

Nullhypothesen werden verworfen oder beibehalten. Letzteres ist nicht gleichzusetzen damit,
dass sie zutreffend sind. Zum Beispiel kann die Nullhypothese unzutreffend sein, der Test
kann aber nicht genug Evidenz gegen sie aufbringen,weil die statistische power aufgrund einer
zu kleinenStichprobe sehr schwach war.

Wenn Du nachweisen möchtest, dass die Nullhypothese a=b zutrifft bzw. in etwa zutrifft, bewegst
Du Dich im Feld der ->Äquivalenztestung (equivalence testing). Das geht über die Änderung von
SPSS-Einstellungen hinaus, weil es grundsätzlichere Fragen betrifft. Vielleicht recherchierst Du es
zunächst einmal. Wie groß ist Deine Stichprobe?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[joannaa7]

Wie groß ist Deine Stichprobe?

106 (53 pro Gruppe)

Das Stichwort Äquivalenztest bring mich auf jeden Fall weiter! Danke dafür!
Im Internet(1) habe ich nun gelesen: Im Grunde werden beim Äquivalenztest zwei einseitige t-Tests durchgeführt. . Gilt das auch für nicht-normalverteilte Messwerte? Falls nein, wie stelle ich einen nicht-parametrischen Test auf einseitig?
Im Buch (2) finde ich:
* für quantitative Messwerte --> Bland-Altman-Analyse
* für qualitative Messwerte --> Kappa-Index
werde mich also nun mal in Bland-Altman-Analyse und Kappa-Index versuchen und bei Fragen wieder auf das Forum zurückkommen!

(1)https://www.6sigma-tc.de/de/blog/aequivalenztest/
(2)Weiß (2013): Basiswissen Medizinsiche Statistik. 6.Auflage. Springer

[PonderStibbons]

Im Internet(1) habe ich nun gelesen: Im Grunde werden beim Äquivalenztest zwei einseitige t-Tests durchgeführt. .

„Im Grunde“ stimmt nicht. Dies ist nur ist einer von mehreren Ansätzen.

Gilt das auch für nicht-normalverteilte Messwerte?

Normalverteilte oder nichtnormalverteilte Messwerte haben mit der Durchführbarkeit von t-Tests nichts zu tun.
Du kannst ja mal eventuell das Forum hier durchsuchen, die Legende von der angeblich notwendigen Normalverteilung von Variablen wurde hier schon öfter mal behandelt.

für quantitative Messwerte --> Bland-Altman-Analyse
* für qualitative Messwerte --> Kappa-Index

Das sind Verfahren zur Bestimmung von Beurteilerübereinstimmungen bzw. Übereinstimmung von Messinstrumenten. Inwiefern haben sie mit Deiner Fragestellung zu tun, geht das auch in diese Richtung?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons