STATISTIK-FORUM.de

[bilbobeutlin]

Hallo zusammen,

ich bin gerade etwas am Verzweifeln, da ich im Netz nix Passendes finde.

Folgender Sachverhalt: Ich habe 2 Variablen, zum einen die abhängigen dichotomen Daten und zum anderen die unabhängigen intervallskalierten Daten. Diese weisen nach einem K-S-Test in SPSS jedoch keine eindeutige Verteilung auf (keine Normal, Bionomial, exponential, oder poisson-verteilung).

Bei einer vorherigen Untersuchung waren die intervallskalierten Daten Normalverteilt. Das heißt ich konnte per SPSS einfach eine bivariate Korrelation nach Pearson (bzw. punktbiserale Korrelation) durchführen. Aber das geht ja nur bei normalverteilten Daten.

U-Test und Wilcoxon habe ich mir auch schon angesehn, aber die sind ja nicht für dichotome Daten geeignet, oder? Gibt es (vorzugsweise in SPSS) einen passenden Test für mein Problem.

Ich danke euch schonmal vielmals.
VG

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe 2 Variablen, zum einen die abhängigen dichotomen Daten und zum anderen die unabhängigen intervallskalierten Daten.

1.) Wie lauten die Fragestellungen?
2.) Was bedeutet

die abhängigen dichotomen Daten

, konkret: Ist das eine Var oder mehrere?
3.) Was bedeutet

die unabhängigen intervallskalierten Daten

: Ist das eine Var oder mehrere?

S.

[PonderStibbons]

Ergänzend wäre außerdem die Angabe der Stichprobengröße nie verkehrt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bilbobeutlin]

Erstmal danke für die schnelle Antwort.

Ich muss zugeben ich bin nicht so der Statstik-Crack, deswegen nicht übel nehmen, wenn das alles ein wenig komisch klingt.

Also: bei den Intervallskalierten Daten handelt es sich (bezogen auf mein Thema) um folgende:

Einwohnrzahl/ Landkreis in Deutschland (Verteilung: nichts passendes per SPSS gefunden)
Fläche/ Landkreis in Deutschland (annähernd normalverteilt, nach K-S und Shapiro)
Einwohnerdichte /Landkreis in Deutschland (Verteilung: nichts passendes per SPSS gefunden)
Gebührenhöhe/ Landkreis in Deutschland (normalverteilt nach K-S und Shapiro)

diese Daten wurden zu jedem Landkreis innerhalb Deutschlands erhoben

dichotome Daten:
Arbeiten die Landkreise zusammen? (1 = ja, 0= nein)

auch diese Daten wurden zu jedem Landkreis innerhalb Deutschlands erhoben

Die Korrelation zwischen den normalverteilten Daten (Gebührenhöhe, Fläche) konnte ich per durch punktbiserale Korrelation (in SPSS: bivariate Korrelation nach Pearson) bestimmen
Ergebnisse: bei 5% Signifikanznivau:
Korrelation Gebühren <-> Kooperation: (Korrelation r: 0,108 Signifikanz (2-seitig): 0,055), n= 308 (Zwischenfrage: wäre einseitig auch möglich?, bei anderen Hypothesen möglich?)
Korrelation Kooperation <--> FLäche: (Korrelation r: 0,185 Signifikanz (2seitig): 0,000), n=413

Damit konnte ich die folgenden Nullhypothesen widerlegen:
H01: Es lässt sich kein Einfluss der Kooperation auf die Gebührenhöhe nachweisen. --> Ergebnis nahezu signifikant--> klarer Trend Erkennbar--> sehr geringer postivier Einfluss vorhanden
Ho2: Die Fläche des Landkreises wirkt sich nicht auf das Vorhandensein der Kooperation aus. --> Ergebnis signifikant --> Nullhyothese widerlegt --> geringer postiver Einfluss vorhanden

wie aus den Hypothesen sichtbar ist bei H01 die Gebührenhöhe die abhängige Variable (Kooperation unabhängig), das spielt aber für die Korrelation kein ROlle
für H02-H04 ist die Kooperaton die abhängige Variable und die Daten (Fläche, EInwohnerzahl, Dichte) sind unabhängig

diese beiden Hypothesen muss ichnoch bearbeiten:
H03: Es lässt sich kein Einfluss zwsichen der Einwohnerzahl eines Landkreises und dem Vorhandensein der Kooperation nachweisen. n=413
H04: Es lässt sich kein Einfluss zwsichen der Einwohnerdichte eines Landkreises und dem Vorhandensein der Kooperation nachweisen. n= 413

Für die letzten beiden Hypothesen fehlt mir der entsprechende Test

Ich hoffe meine Frage ist jetzt ein wenig klarer

[PonderStibbons]

Du hast eine dichotome Gruppierungsvariable und diverse intervallskalierte
Variablen, da kannst Du -- wenn Du Dich mit Verteilungsproblemen nicht
groß befassen möchtest -- U-Tests rechnen, oder eben auch t-Tests, um die
Hypothesen zu überprüfen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bilbobeutlin]

Ok, danke, dann werde ich das mal mit dem U-Test versuchen. Klingen meine anderen Ergebnisse plausibel, bzw. habe ich die richtigen Schlussfolgerungen aus Signifikanz und Korrelation gezogen (bzgl. H0 und H1)?

Viele Grüße