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[NyK90]

Hallo zusammen,

ich habe folgendes Problem bzw muss folgende Fragestellung beantworten:
Ich habe einen Fragebogen mit sechs Subskalen. Für jede dieser Subskalen habe ich die Anzahl der Personen, die über einem gewissen Cut-Off Wert liegen. Der Cut-Off stammt aus dem Manual des Fragebogebns.
Jetzt habe ich noch die Prozentanteile der Personen, die in der Normstichprobe über dem Cut-off Wert liegen.

Ich muss die Frage beantworten, ob die Anzahl in der empirischen (also meiner eigenen erhobenen Stichprobe) sich signifikant von den Häufigkeiten in der Normstichprobe unterscheiden.

Dafür wollte ich den Chi-Quadrat-Test rechnen. Über SPSS geht das ja über non-parametrisch, dann Chi-Quadrat, und dann kann ich eigene Werte eingeben, mit der die empirische Verteilung verglichen werden soll.

Als erstes habe ich die Prozentanteile in der Normstichprobe in Häufigkeiten umgerechnet, da man den Chi-Quadrat Test ja nicht mit relativen zahlen berechnen darf. Danach habe ich die Anzahlen meiner Stichprobe auf das Niveau der Stichprobengröße der Normpopulation gebracht damit man die Werte vergleichen kann.

Jetzt habe ich eine Zuteilungsvariable erstellt, die pro Subskala die Personen in entweder über dem Cut-Off Wert teil oder drunter. Die Anzahl der Personen in der Normstichprobe konnte ich wie oben beschrieben in SPSS eingeben.

Zwar rechnet SPS jetzt etwas, aber es wird die Warnungsmeldung 3211 angezeigt: >Warnung Nr. 3211
>In mindestens einem Fall war der Wert der Gewichtungsvariable null oder
>negativ oder sie fehlte. Derartige Fälle können von statistischen Prozeduren
>und Grafiken nicht gelesen werden, da sie positiv gewichtete Fälle benötigen,
>sie bleiben jedoch in der Datei und werden von nicht statistischen Funktionen
>wie LIST oder SAVE verarbeitet."

kann ich die einfach ignorieren?? Oder muss ich die ganze Rechnung anders aufziehen??

Vielen Dank für eure Hilfe und sry wg dem vielen Text!

[bele]

Ich habe zwar von SPSS keine Ahnung, aber erstens gibt es nicht nur einen Chi-Quadrattest und zweitens würde ich Deine Frage mit einem Binomialtest angehen. Die Anzahlen in Deiner Stichprobe auf das Niveau der Normierung zu bringen klingt irgendwie ungesund, auch wenn ich nicht sicher weiß, ob ich Dich richtig verstehe.

LG,
Bernhard

[strukturmarionette]

Hi,

Manual des Fragebogebns.

- Quelle?

Jetzt habe ich noch die Prozentanteile der Personen, die in der Normstichprobe über dem Cut-off Wert liegen.

- N?

Danach habe ich die Anzahlen meiner Stichprobe auf das Niveau der Stichprobengröße der Normpopulation gebracht

- Wie?

Gruß
S.

[NyK90]

Vielen Dank für eure Antworten!!

Meine Stichprobe hat ein N = 25. Die Normstichprobe ist N =2150. Ich habe meine Stichprobengröße mal dem Wert genommen, damit es auch N = 2150 entspricht. Ich hoffe, das hab ich verständlich ausgedrückt

Ich hatte vor den Chi-Quadrat-goodness-of-fit-Test zu rechnen, da ich für eine Subskala jeweils die Anzahl der Personen (aus meiner Stichprobe) die über dem Cut-off Wert liegen, mit der Anzahl die in der Normstichprobe über dem Cut-off liegen zu vergleichen und dann zu schauen ob die Häufigkeiten sich signifikant unterscheiden.

Wie würde das denn mit dem Binomialtest gehen?

Würde es wie oben beschrieben auch mit dem Chi-Quadrat-goodness-of-fit-Test gehen?

Vielen Dank schon mal!!
LG

[bele]

Hi!

Meine Stichprobe hat ein N = 25. Die Normstichprobe ist N =2150. Ich habe meine Stichprobengröße mal dem Wert genommen, damit es auch N = 2150 entspricht. Ich hoffe, das hab ich verständlich ausgedrückt

Das ist verständlich ausgedrückt und das ist ein Fehler. Obwohl Du nur 25 Beobachtungen hast sieht es für den Test so aus, als ob Du 2150 Beobachtungen hättest. Lass das, das schafft künstlich Signifikanz.

Wenn Du weißt, wieviele der 2150 in der Normstichprobe positiv und negativ waren oder das aus den Prozentzahlen zweifelsfrei reproduzieren kannst, dann lässt sich daraus eine Vierfeldertafel erstellen und ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest rechnen. Die eine Zeilen- oder Spaltensumme ist dann 2150, die andere 25. Weitere Anpassungen der Zahlen sind nicht erforderlich.

Wenn Du nur weißt, dass laut Normierung x Prozent oberhalt und 1-x Prozent unterhalb des Grenzwerts sind, dann kannst Du diese Prozentwerte mit dem Chi-Quadrat-Anpassungstest und oder mit dem Binomialtest prüfen. Beide setzen dann implizit voraus, dass die Normierungsstudie den Prozentsatz ganz genau bestimmt hat während der Weg über die Vierfeldertafel die Unsicherheit durch die begrenzt große Normierungsstudie einbezieht. Das sollte aber nur bei sehr seltenen Ereignissen einen Unterschied machen (also wenn die Wahrscheinlichkeit über dem Grenzwert zu liegen sehr nahe bei 0 oder sehr nahe bei 1 läge).

LG,
Bernhard

[NyK90]

Ganz vielen Dank für die Antwort!!

Leider kann ich ausgehend von meiner Normstichprobe nicht zweifelsfrei die absoluten Häufigkeiten pro Subskala, die über oder unter dem Cut-Off-Wert liegen für die Normstichprobe bestimmen. Das heißt die erste Option mit der Vierfeldertafel fällt daher weg..

Der Binomialtest ist eine super Idee! Denn um den Chi-Quadrat-Anpassungstest zu rechnen, bräuchte ich für die Normstichprobe auch Angaben der Häufigkeiten in absoluten Zahlen oder? Oder bietet der Chi-Quadrat-Anpassungstest noch Vorteile die der Binomialtest nicht bieten kann?
Habe ich es richtig verstanden, dass der Binomialtest für jegliche Verteilungen benutzt werden kann - hauptsache es liegt eine dichotome Variable vor?

Ganz vielen Dank nochmals!!!
LG

[PonderStibbons]

Leider kann ich ausgehend von meiner Normstichprobe nicht zweifelsfrei die absoluten Häufigkeiten pro Subskala, die über oder unter dem Cut-Off-Wert liegen für die Normstichprobe bestimmen. Das heißt die erste Option mit der Vierfeldertafel fällt daher weg..

Du schreibst, du kennst den Prozentanteil der Personen, die in der Normstichprobe über dem Cut-off Wert liegen.
Du kennst die Größe der Normierungsstichprobe (n=2150). Was hindert Dich daran, die Anzahl Normierungsprobanden
über bzw. unter dem Cutoff zu berechnen?

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Der Anpassungstest kann beliebig viele Kategorien verarbeiten, der Binomialtest nur zwei.

[PonderStibbons]

Denn um den Chi-Quadrat-Anpassungstest zu rechnen, bräuchte ich für die Normstichprobe auch Angaben der Häufigkeiten in absoluten Zahlen oder?

Der Anpassungstest ist ein Einstichproben-Test. Benötigt wird daher nur die absolute
Häufigkeitsverteilung der Studienstichprobe n=25.

Die empirische absolute Häufigkeitsverteilung dieser 25 Fälle (z.B. 2 über Cutoff
und 23 darüber) wird verglichen mit einer erwarteten absoluten Häufigkeitsverteilung.

Die erwartete Verteilung wird berechnet anhand von relativen Häufigkeiten (z.B.
Prozentsätzen). Wenn in der Normstichprobe 80% unter Cutoff lagen und 20% über Cutoff,
so ist die erwartete absolute Häufigkeitsverteilung in der vorliegenden Stichprobe:
80% von 25 unter cutoff, 20% von 25 über cutoff, also 20 Fälle versus 5 Fälle.

[NyK90]

Eure ganzen Kommentare helfen mir auf jeden Fall mall schon sehr viel weiter! Vielen Dank!

Verstehe ich das denn richtig, dass ich um den Chi-Quadrat-Anpassungstest dann rechnen zu können, ich die prozentuallen Anteile meiner Normstichprobe mit einem N von 2150 auf meine empirische Stichprobe von N = 25 beziehen kann? Ist das denn mathematisch möglich trotz der unterschiedlichen Stichprobengrößen? Und so dann die erwarteten Häufigkeiten mit meinen empirischen in SPSS anhand dem Chi-Quadrat-Test vergleichen kann?

Nochmals vielen Dank
LG