STATISTIK-FORUM.de

[theadamdy]

Hallo zusammen,

vielleicht kann mir hier jemand schnell helfen uns sagen, ob das was ich vorhabe so auch OK ist. Oder falls nicht, warum nicht...

Versuche in Stichworten, dafür möglichst umfangreich, das Experiment und die Daten zu beschreiben:
- 20 Probanden
- pro VP gibt es 32 Trials
- in jedem Trial erhalte ich ein physiologisches Maß (x) sowie eine subjektive Einschätzung der VP (y): "Wie gut ist dir die Aufgabe gelungen?" Mit Antwortmöglichkeiten von 1 bis 7 (7=sehr gut)
- uns interessiert, ob die Einschätzung der VPs mit dem physiologischem Maß zusammenhängt
- also berechnen wir pro VP einen Korrelationskoeffizienten (Spearman)
- wir erhalten also 20 Korrelationskoeffizienten, die uns sagen wie stark die Einschätzung der einzelnen Probanden mit derer physiologischen Reaktion zusammenhängt

Und jetzt der Punkt an dem ich nicht sicher bin ob das so geht:
- die Frage lautet, ob es in unserer Stichprobe einen signifikanten Zusammenhang gibt zwischen x und y?
- also, ob die 20 Korrelationskoeffizienten sich im Mittel von null unterscheiden?
- rein intuitiv sieht das für mich nach einem Mittelwertsunterschieds-Test aus -> ttest gegen null
- da Korrelationswerte nicht NV sind, würde ich diese Fisher-Z-transformieren
- und dann die 20 fisher-z-transformierten mittels t-test auf einen unterschied gegen 0 testen

Wäre das so ok? oder habt ihr eine andere idee??

Grüße,
Adam

[PonderStibbons]

Man könnte auch konsequent bei nonparametrischen Verfahren bleiben und den Wilcoxon-Einstichproben-Rangsummentest verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[theadamdy]

in diesem fall nichts. und dann mit den nicht-transformierten spearman-r's?

jedoch haben wir noch andere fälle, in welchen zwei intervall-skalierte physiologische daten dann pearson-korreliert werden. und wenn dann die 20 pearson-r's gegen null getestet werden sollen, wäre dann mein vorgeschlagener weg ok?

[PonderStibbons]

Kenne ich so nicht, aber leuchtet ein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons