STATISTIK-FORUM.de

[chrikel]

Hallo!

Ich habe eine nominale Variable (Wurde Aufgabe A korrekt gelöst? ja / nein) und eine (normalverteilte) intervallskalierte Variable (Wie viele Punkte wurden in Aufgabe B erreicht? 1-10) und möchte untersuchen, ob die Leistung in Aufgabe A mit der Leistung in Aufgabe B zusammenhängt. Nun könnte ich dafür ja entweder einen Pearson-Chi^2-Test machen (Zusammenhangsanalyse) ODER 2 Gruppen bilden (Aufgabe A gelöst vs. Aufgabe A nicht gelöst) und mittels t-Test für unabhängige Stichproben Unterschiede bzgl. der Leistung in Aufgabe B untersuchen (Unterschiedsanalyse). Welche Art der Analyse ist vorzuziehen - die Zusammenhangs- oder die Unterschiedsanalyse? Meiner Ansicht nach adressieren beide Analysen denselben Gegenstand, nur unterschiedlich formuliert.

Vielen Dank für eure Hilfe!

[Vortexos]

Hallo chrikel,

mir wurde beigebracht, dass in einem Fall wo theoretisch beides möglich sein, das Verfahren mit dem höherem Skalennivau genutzt werden sollte. Chi-Quadrat würde dein Intervallskalierte Variable wie eine nominalskalierte nutzen. Dadurch hättest du einen Datenverlust der Vermeidbar gewesen wäre.

Ich würde dir zu dem unabhängigem t-Test raten.

PS: ich würde mich niemals als Statistik experten Bennen, von daher kann ich nur sagen wie ich damit umgehen würde

Gruß
Vortexos

[bele]

Ich weiß nicht, wie das mit dem Chiquadrat gehen soll und würde mich Vorteils anschließen.

LG, Bernhard