STATISTIK-FORUM.de

[Mausmaki]

Hallo,

ich habe mit einer 5-er Likert Skala das Befinden von Schülern vor und nach einem Ereignis abgefragt. Beides wurde in einem Fragebogen abgefragt, sie sollten ihr Befinden rückwirkend bewerten. Ich würde diese beiden vorher/nachher Angaben gerne miteinander vergleichen.
Ich dachte an den Vergleich der Häufigkeiten in Form einer Gegenüberstellung.
Ich würde aber auch gerne die vorher/nachher Mittelwerte vergleichen. Nehme ich dafür den Wilcoxon-Test, weil ich kategoriale Variablen habe und die vorher/nachher Bewertung auch als Messwiederholung zu betrachten ist?

Und was könnte ich noch heranziehen, um den Vergleich von vorher/nachher aufzuzeigen?

Freue mich sehr über Rückmeldungen.
Mausmaki

[PonderStibbons]

ich habe mit einer 5-er Likert Skala das Befinden von Schülern vor und nach einem Ereignis abgefragt. Beides wurde in einem Fragebogen abgefragt, sie sollten ihr Befinden rückwirkend bewerten. Ich würde diese beiden vorher/nachher Angaben gerne miteinander vergleichen.

Nicht klar. Ein einzelnes Item mit fünfstufigem Antwortformat? Oder eine Likert-Skala, gebildet aus 5 Items vom Likert-Typ?

Ich würde aber auch gerne die vorher/nachher Mittelwerte vergleichen.

Das würde gehen, wenn Du eine Likert-Skala hast. Ist es nur 1 einzelnes Rating-Item, dann ist das streng genommen
ordinal skaliert und ein Mittelwert nicht berechenbar.

Nehme ich dafür den Wilcoxon-Test, weil ich kategoriale Variablen habe und die vorher/nachher Bewertung auch als Messwiederholung zu betrachten ist?

Messwiederholung stimmt, aber Wilcoxons Vorzeichenrangtrest erfordert Intervallskalenniveau, würde
also bei einer Likert-Skala gehen, nicht bei einem fünfstufigen Rating-Item. In letzterem Fall wäre der
"Vorzeichentest" verwendbar. Irgendwas geht hier aber durcheinender, Du schreibst "kategoriale Variablen"
aber auch von Mittelwerten.

Und was könnte ich noch heranziehen, um den Vergleich von vorher/nachher aufzuzeigen?

Woher sollen wir das denn wissen, es liegt kein Studienbeschreibung vor (Thema, Fragestellungen,
Erhebungsdesign, weitere Variablen, Stichprobengröße)?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mausmaki]

Ich habe mit einer einzelnen Frage gefragt, wie sie sich vorher gefühlt haben und nachher, sie konnten auf einer Skala von 1-5 (sehr schlecht-sehr gut) antworten.
Es ist eine ordinale Variable, aber ich kann doch trotzdem schauen, wie sich die n=114 Leute im Durchschnitt vorher gefühlt haben, verglichen mit dem durchschnittlichen Wert nachher.

Verstehe nicht wieso ich die ordinalen Variablen nicht mit dem Wilcoxon testen kann, ich dachte wenn ich einen nicht-parametrischen Test nehme, geht das schon in Ordnung.

[PonderStibbons]

Es ist eine ordinale Variable, aber ich kann doch trotzdem schauen, wie sich die n=114 Leute im Durchschnitt vorher gefühlt haben, verglichen mit dem durchschnittlichen Wert nachher.

Wenn Du Deine eigene Aussage ernst nimmst, dass es eine ordinale Messung ist, dann kannst Du keine Mittelwerte berechnen.
Wenn Du das ignorieren willst, dann würde ich "ordinal" oder "kategorial" gar nicht erst so hoch hängen. Außerdem wäre dann ein
t-Test anzuwenden, nicht Wilcoxon. Der vergleicht keine Mittelwerte. Wie gesagt kannst Du aber auch konsequent sein und
gar keine Mittelwerte betrachten, sondern den Vorzeichentest rechnen.

Verstehe nicht wieso ich die ordinalen Variablen nicht mit dem Wilcoxon testen kann, ich dachte wenn ich einen nicht-parametrischen Test nehme, geht das schon in Ordnung.

Wie ein Blick auf die Berechnungsformel verrät, kann der gar nicht mit ordinalen Messungen durchgeführt werden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mausmaki]

Wieso kann man bei einer ordinal skalierten Variable keine Mittelwerte betrachten?
Ich kann doch sagen vorher war die durchschnittliche Gesamt-Zufriedenheit bei 3,7 und nachher ist sie bei 3,9.

Wieso kann der Wilcoxon nicht mit ordinalen Werten rechnen? Ich kann sie doch auch einfach als Zahlenreihe von 1 bis 5 betrachten? Vorzeichentest, ja ist ne Idee, spricht aber auch nichts gegen den Wilcoxon, der zudem auch mehr leistet als der Vorzeichentest, weil er zusätzlich auch die Grösse der Differenzen zwischen den Paaren berücksichtigt.

Und wie jetzt plötzlich ein t-Test ins Spiel kommt, verstehe ich noch weniger und lässt mich langsam aber sicher an deinen Statistikkenntnissen zweifeln.

[bele]

Wieso kann man bei einer ordinal skalierten Variable keine Mittelwerte betrachten?
[...]
lässt mich langsam aber sicher an deinen Statistikkenntnissen zweifeln.

Diese zwei Sätze in einem Post sind ganz sicher das dümmste was hier in den letzten zwölf Monaten gepostet wurde. Also ganz langsam für Dich: Beim Mittelwerte berechnen wird erst plus-gerechnet, dann geteilt. Plus-Rechnen geht mit ordinalen Werten nicht, das sind die allerersten Grundlagen, wenn man Skalenniveaus lernt. Der Mittelwert aus "trifft zu" und "trifft eher zu" ist nicht "trifft eher zu und einhalb".

Ich kann doch sagen vorher war die durchschnittliche Gesamt-Zufriedenheit bei 3,7 und nachher ist sie bei 3,9.

Dann würdest Du die ordinale Skala als quasi-metrisch betrachten und ihre eigentlich ordinale Struktur ignorieren. Diesen Fall hat PonderStibbons ganz explizit in seiner Antwort bearbeitet.

Wieso kann der Wilcoxon nicht mit ordinalen Werten rechnen?

Wer lesen kann ist klar im Vorteil. Einfacher zu belegen ist, dass der keine Mittelwerte vergleicht. Hast Du versucht anhand der Formel PonderStibbons Behauptung zu überprüfen, bevor Du sie verworfen hast? Hast Du Dir Gedanken gemacht, welchen Wilcoxon-Test PonderStibbons angesprochen hat?

Ich kann sie doch auch einfach als Zahlenreihe von 1 bis 5 betrachten?

Was wäre denn dann der Unterschied zwischen ordinal und metrisch, wenn man eine Ordinalskala "einfach" in eine metrische umwandeln kann? Wieder Basis der Lehre der Skalenniveaus, die jeder Anfänger lernt: Man kann immer in ein niedrigeres, nie in ein höheres Skalenniveau umwandeln. Klar, das wird gemacht, das ignoriert aber die ordinale Struktur und wie gesagt, diesen Fall hat PonderStibbons ja besprochen.

... und lässt mich langsam aber sicher an deinen Statistikkenntnissen zweifeln.

So eine gravierende Aussage von einem, der offensichtlich vorher nicht in die anderen Threads dieses Forums geguckt hat...
Wenn PonderStibbons in den zehn Jahren seiner aktiven Forumstätigkeit einmal in die Wikipedia unter https://de.wikipedia.org/wiki/Ordinalskala geguckt hat, dann sind das ausreichende Statistikkenntnisse:

Auch wenn Kategorien durch Zahlen kodiert werden, sind mathematische Operationen mit diesen Zahlen nicht sinnvoll, da sie keinen numerischen Wert, sondern eine Kategorie (z. B. zufrieden) darstellen. So ist beispielsweise eine Division „zufrieden/unzufrieden“ wenig sinnvoll. Da es sich bei Schulnoten in der Regel um ordinalskalierte Merkmale handelt, ist die Bildung von Durchschnittsnoten eigentlich nicht sinnvoll, wird aber in Bildungseinrichtungen regelmäßig durchgeführt.

JMTC,
Bernhard

[Mausmaki]

So ein SCHWACHSINN Bernhard, du erzählst hier auch wieder nur Sachen, die sowieso jeder weiß, es bringt den Fragenden nun mal überhaupt nicht weiter, wenn sich hier permanent an völlig selbstverständlichen Dingen aufgehangen wird.

"Der Mittelwert aus "trifft zu" und "trifft eher zu" ist nicht "trifft eher zu und einhalb"."
Ohne Worte, wirklich.

"Beim Mittelwerte berechnen wird erst plus-gerechnet, dann geteilt. Plus-Rechnen geht mit ordinalen Werten nicht, das sind die allerersten Grundlagen, wenn man Skalenniveaus lernt."

....

Ihr leiert hier einfach nur Theorie runter und habt weder praktikable Lösungen noch Forschungserfahrung, offensichtlich.

Ich zweifle zu Recht an PonderStibbons Statistikkenntnissen, nur weil er permanent der/die einzige ist, der hier auf Posts antwortet, heißt das noch lange nicht, dass er/sie was drauf hat. Ich habe hier einige Male Hilfe gesucht und immer nur gehört, was man laut Lehrbuch nicht machen kann. Das Hilft aber keinem weiter, weil das für Auswertungen in der Realität meist nicht praktikabel ist.
Daran sieht man, ihr seid vielleicht Lehrbuch-Statistiker, aber zu 100% keine Forscher.

[bele]

So ein SCHWACHSINN Bernhard, du erzählst hier auch wieder nur Sachen, die sowieso jeder weiß, es bringt den Fragenden nun mal überhaupt nicht weiter, wenn sich hier permanent an völlig selbstverständlichen Dingen aufgehangen wird.

Wenn das Selbstverständliche Deinen Aussagen widerspricht, dann wird es halt zum Thema. Entweder nennst Du Deine Variable ordinal oder Du rechnest einen Mittelwert. Wie Du schreibst, ist das selbstverständlich nicht miteinander vereinbar.

Ich zweifle zu Recht an PonderStibbons Statistikkenntnissen, nur weil er permanent der/die einzige ist, der hier auf Posts antwortet, heißt das noch lange nicht, dass er/sie was drauf hat.

Der erste Halbsatz ist Käse, der zweite völlig korrekt. Können wir versuchen, uns auf der Ebene des korrekten weiter zu unterhalten?

Ihr leiert hier einfach nur Theorie runter und habt weder praktikable Lösungen noch Forschungserfahrung, offensichtlich.

Das musst Du ja am besten wissen.

... und immer nur gehört, was man laut Lehrbuch nicht machen kann. Das Hilft aber keinem weiter, weil das für Auswertungen in der Realität meist nicht praktikabel ist.
Daran sieht man, ihr seid vielleicht Lehrbuch-Statistiker, aber zu 100% keine Forscher.

Ja, das kenn ich aus meinem Beruf. Da gibt es auch immer genug Leute die glauben, das Lehrbuch wäre für das wirkliche Leben nicht relevant. Empirie ohne Theorie, aber das dann mit Theoriekonzepten wie Skalenniveaus und statistischen Tests unterfüttern wollen, damit es sich theoriegestützt anhört. Da wirst Du von Ponder und von mir tatsächlich immer nur wieder hören, dass das nicht passt. Nun können wir drei, die hier einigermaßen regelmäßig antworten, Dir keine neuen aktiven Mitglieder backen. Immer wieder hier zu fragen wenn Dir die Antworten immer wieder nicht schmecken ist wahrscheinlich nicht zielführend.

Versuch es doch mal drüben bei dutchie im Forum. Der findet auch, dass wir das hier alles ganz falsch machen und kann einen genauso charmanten Ton an den Tag legen wie Du. Ich würde zwar denken, dass der Dir für einen Mittelwertvergleich ebenfalls einen t-Test vorschlagen würde, aber so-wahr-ich-Statistiker-und-nicht-Forscher-bin, einen Versuch ist es wert: https://www.statistik-tutorial.de/forum/index.php

Gruß,
Bernhard

[bele]

Eins noch hinterher:

Ich habe hier einige Male Hilfe gesucht und immer nur gehört, was man laut Lehrbuch nicht machen kann.

Du hattest vor diesem drei Threads in diesem Forum:

• Moderatoreffekt post44125.html#p44125
• Abweichung vom Vorhersagewert post45320.html#p45320
• Interpretation vom Interaktionsterm regressionanalyse-f11/interpretation-von-interaktionsterm-regression-t11824.html#p45369

Ich sehe in keinem, dass Dir jemand gesagt hätte, was man laut Lehrbuch nicht machen kann.

[PonderStibbons]

Wieso kann man bei einer ordinal skalierten Variable keine Mittelwerte betrachten?
Ich kann doch sagen vorher war die durchschnittliche Gesamt-Zufriedenheit bei 3,7 und nachher ist sie bei 3,9.

Eine Ordinalskala wäre beispielsweise auch "sehr schlecht, ziemlich schlecht, schlecht, mittel, besser als mittel".
Es geht um eine Rangfolge. Codiert man das mit 1 bis 5, dann sind diese Codes keine reellen Zahlen. Sie sollen nur die
Handhabung erleichtern. Bei einer Ordinalskala dürfte man auch Codes wie 1, 2, 100, 1000, 1001 verwenden. Die Codes
sollen lediglich anzeigen, welche Stufe größer ist als eine andere Stufe, mehr können sie bei streng ordinal skalierten/
rangskalierten Merkmalen nicht bedeuten. Bei Codierung von kategorialen Merkmalen wie z.B. Haarfarbe mit rot=1,
blond=2,braun=3, schwarz=4 würde man nicht auf den Gedanken kommen, die Codes mit echten Zahlen zu verwechseln,
es ist einfach eine Arbeitserleichterung.

Das mt den Skalenniveaus und den dabei zulässigen mathematischen Operationen ist nicht meine Erfindung, ich
gebe nur wieder, was Stand des Wissens ist und vielfach nachlesbar.

Vorzeichentest, ja ist ne Idee, spricht aber auch nichts gegen den Wilcoxon, der zudem auch mehr leistet als der Vorzeichentest, weil er zusätzlich auch die Grösse der Differenzen zwischen den Paaren berücksichtigt.

Na eben. Die Wilcoxon-Berechnung basiert auf dem Vergleich von Differenzwerten, das erfordert Intervallskalenniveau.
Das ist mit Deiner ordinalkalierten Rating-Skala nur zu machen, wenn Du davon ausgehst, dass die Abstände zwischen
den Antwortstufen in etwa gleich groß sind. Die Entscheidung, das so zu tun oder zu lassen liegt bei Dir. Wie oben
angegeben ist dann aber der t-Test näherliegend, weil er Mittelwerte vergleicht, was Deine erklärte Absicht ist. Der
Wilcoxon Vorzeichenrangtest vergleicht keine Mittelwerte und ist eher was für kleine Stichproben (n < 30).

Und wie jetzt plötzlich ein t-Test ins Spiel kommt, verstehe ich noch weniger und lässt mich langsam aber sicher an deinen Statistikkenntnissen zweifeln.

Du liest entweder nicht genau, oder Du kannst keine wenn-dann Aussagen verstehen.
Dass Deine Messung ordinalskaliert sei, war Deine eigene mehrfache Aussage. Ich habe
daher geschildert, was bei Ordinalskalenniveau geht und was nicht. Und ich
habe geschildert, was alternativ bei Intervallskalenniveau geht und was nicht. Der Wilcoxon
ist für das erste nicht zulässig, für das zweite wäre der t-Test geeigneter. Welches
Skalenniveau nun vorliegt oder annähernd vorliegt, habe ich selbst nicht beurteilt.

Ihr leiert hier einfach nur Theorie runter und habt weder praktikable Lösungen noch Forschungserfahrung, offensichtlich.
Das Hilft aber keinem weiter, weil das für Auswertungen in der Realität meist nicht praktikabel ist.

Nun, sowohl Bernhard als auch ich haben schon das eine oder andere "Danke" bekommen von Leuten, die mit
praktischen Problemen hier Rat gesucht haben.