STATISTIK-FORUM.de

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[bele]

Hallo Miri,

wichtig wäre zunächst die Einschätzung, ob Du die hierarchische Struktur durch Klassenzugehörigkeit für relevant hälst oder nicht.

Wenn es nur um die Frage geht, ob Kinder aus Nicht-Deutschland dien Vortrag generell besser oder schlechter finden bietet sich ein Rangsummentest an (vorsicht, hier wird es sehr viele Bindungen geben).

Wenn Die die hierarchische Struktur für wesentlich hälst wird es komplizierter und Du solltest mindestens noch die Fallzahl und Klassenzahl berichten. Man könnte sich überlegen, ob man aus der Klassenzugehörigkeit (dummycodiert oder vielleicht besser als random effect) und der Beurteilung des Vortrags (dummycodiert) mit einer logistischen Regression vorhersagen kann, ob das Kind deutscher oder nicht-deutscher Herkunft ist.

Ordinalskalierte Daten kann man anscheinend nicht auf Normalverteilung testen

So wie man Kieselsteine nicht nach Intellgenz, Kreativität oder Raucherstatus sortieren kann. Es geht nicht darum, dass man nicht testen kann, sondern dass es das nicht gibt.

LG,
Bernhard

[miri96]

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[bele]

Ja, so hatte ich mir das vorgestellt, falls die Klassenzuordnung nicht relevant ist. Natürlich macht man das mit dem Rechner. Da Du die Frage auch im R-Forum gepostet hast: Installiere Dir das Paket exactRankTests. Darin findest Du die Funktion wilcox.exact . Damit geht das schnell und einfach.

LG,
Bernhard

[miri96]

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[bele]

Hallo Miri,

in Deinem Beispiel mit den Produktivitätswerten verschiedener Firmen ist kaum zu erwarten, dass zwei Firmen in einem Jahr genau den gleichen Gewinn machen. Deshalb ist das Zuordnen von Rängen problemlos. Bei Deinem 7stufigen Antwortformat wird es in beiden Gruppen ganz oft die Antwort "7" geben. Diese identischen Antworten heißen im Englischen "ties" und im Deutschen Bindungen. Ich habe vor langer Zeit mal eine Arbeit gelesen, die den Umgang verschiedener Statistikprogramme mit diesem Problem verglichen hat und zu dem Schluss kam, dass je nach Software unterschiedliche Ergebnisse bei gleichen Daten entstehen können. Ich habe wiederholt gesucht, kann die Arbeit aber nicht mehr finden.

Wenn Du die Standard-R-Funktion wilcox.test für solche Daten verwendest bekommst Du eine Warnmeldung, dass die Ergebnisse nicht ganz exakt sind:

Code: Alles auswählen

> wilcox.test(c(1,1,1,2,3), c(1,1,1,80,80))

   Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  c(1, 1, 1, 2, 3) and c(1, 1, 1, 80, 80)
W = 10.5, p-value = 0.7231
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

Warning message:
In wilcox.test.default(c(1, 1, 1, 2, 3), c(1, 1, 1, 80, 80)) :
  kann bei Bindungen keinen exakten p-Wert Berechnen

Das ist der Grund, warum ich Dir nicht die Standardfunktion wilcox.test sondern die wilcox.exact aus dem genannten Paket vorgeschlagen habe. Da kannst Du einen Parameter exact = TRUE setzen und dann soll das Problem behoben sein (unter Bezug auf einen "Shift-Algorithm by Streitberg & Röhmel for both tied and untied samples").

LG,
Bernhard

[miri96]

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[miri96]

Nachtrag: Hier das Bild als Link

https://www.directupload.net/file/d/597 ... 6e_jpg.htm

[bele]

Laut der SPSS Ergebnisse gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen, was ja schon mal erfreulich ist. Ich habe exakte Signifikanz einseitig getestet.

Sowas einseitig zu testen ist eine Unsitte. Du hättest bestimmt in beide Richtungen eine Nachricht aus dem Test gemacht deshalb solltest Du ehrlich deidseitig testen.

Das spricht also dafür, dass die Bewertungen durch Nicht-Deutsche besser ausfielen. Das darf ich doch daraus schlussfolgern, oder?

Ja, das darf man daraus schlussfolgern.

Daher soll man sich die Verteilung anschauen

Ja, aber denk nochmal nach, ob ein Barplot für diskrete Daten nicht passender wäre als ein Histogramm.

Der Range unterscheidet sich schon mal.

Mach das mal als Balkengrafik und achte auf gleiche y-Achsen in beiden Grafiken, dann wirst Du sehen, dass die Range in Deinen beiden Grafiken gleich ist.

LG,
Bernhard

[miri96]

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