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[welshwizard]

Liebe User,

ich habe drei Gruppen (Gruppengröße zwischen n=70-150) und möchte prüfen, ob es signifikante Unterschiede zwischen diesen Gruppen in Bezug auf das Geschlecht (männlich - weiblich) gibt und ob sich diese Gruppe signifikant hinsichtlich der Semesterzahl unterscheiden. Welche(n) Test(s) könnte ich dafür verwenden?

Vielen Dank für eure Hilfe und eure genommene Zeit, ich bin ganz neu in der ganzen Statistik und komme leider nicht weiter.

Viele Grüße und ein großes Dankeschön

[PonderStibbons]

Das erste Kreuztabelle mit Chi²-Test, das zweite einfaktorielle Variananalyse.

Siehe eventuell auch sowas.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[welshwizard]

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für Deine Antwort und den Link zur Entscheidungshilfe.

Bei der einfaktoriellen Varianzanalyse wird ja ein metrisches Skalenniveau vorausgesetzt. Ich habe bei der Semesterzahl einen Stop beim 12. Semester gesetzt als geschlossene Antwortkategorien (also 11. Semester, 12. Semester, >12. Semester). Streng genommen wäre das ja dann nicht mehr metrisch oder, weil ja jemand auch im 15. Semester sein könnte und jemand im 20. Semester und beide dann ">12. Semester" angekreuzt haben. Wäre deshalb hier ein Kurskall-Wallis-Test sinnvoller?

Und noch eine Frage zum Chi-Quadrat-Test: Dieser wird ja verwendet, um auf Unabhängigkeit zu prüfen? Jetzt wäre ja meine Fragestellung, ob sich diese Gruppen signifikant voneinaner unterscheiden bzgl. des Geschlechterverhältnisses. Wie würde ich das jetzt in einer Hypothese formulieren? Würde ich da sagen (je nach Ergebnis), das Geschlecht ist unabhägnig von der Gruppenzuteilung oder könnte ich direkt sagen, die Gruppen unterscheiden sich nicht signifikant hinsichtlich des Geschlechterverhältnisses.

Vielen Dank für die Hilfe.

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Bei der einfaktoriellen Varianzanalyse wird ja ein metrisches Skalenniveau vorausgesetzt. Ich habe bei der Semesterzahl einen Stop beim 12. Semester gesetzt als geschlossene Antwortkategorien (also 11. Semester, 12. Semester, >12. Semester). Streng genommen wäre das ja dann nicht mehr metrisch oder, weil ja jemand auch im 15. Semester sein könnte und jemand im 20. Semester und beide dann ">12. Semester" angekreuzt haben. Wäre deshalb hier ein Kurskall-Wallis-Test sinnvoller?

Könnte sein. Aber da die essenziellen Angabe erst im Nachhinein gemacht wurde, weiß ich nicht, ob nicht weitere wichtige Informationen fehlen.

Die Frage zum Chi²-Test habe ich leider nicht verstanden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Warum hast Du nach dem 12. Semester zensiert? Weil das nur selten vorkommt? Dann ist wahrscheinlich der Schaden nicht groß, wenn Du für >12 einfach den Wert 15 einsetzt. Oder kommt es häufig vor und kann nicht einfach durch eine Konstante ersetzt werden? Dann Verfahren für zensierte Daten wie ein Cox-proportional-hazards-Model (gerne für Überlebensanalyse verwendet).

LG, Bernhard

[welshwizard]

Hallo Ponderstibbons und Bernhard,

danke für eure Nachrichten. Der Grund warum ich nach dem 12. Semester zensiert habe war, dass ich dies keine offene Antwort war sondern die Semester vorgegeben waren und ich nicht z.b. 25 Felder mit jedem Semester machen wollte (hätte ich wahrscheinlich trotzdem machen sollen). Soweit habe ich nicht gedacht. Vielleicht war das auch missverständlich ausgedruckt. Es haben tatsächlich nur 1% der Stichprobe ">12 Semester" angekreuzt. Von diesen 1% weiß ich nicht, in welchem Semester sie waren (ob im 13ten oder 20ten). Das ist mir nur jetzt gekommen, dass es ja so sein könnte und deshalb das metrische Skalenniveau dadurch nicht funktionieren könnte.

Wenn ich jetzt einen Kruskall-Wallis-Test rechnen würde, lese ich verschiedene Angaben über die Voraussetzungen. In den folgenden Quellen wird nur gesagt, dass die Gruppen unabhängig und das Messniveau mindestens ordinalskaliert sein muss (nichts von Verteilungsform):
https://www.methodenberatung.uzh.ch/de/ ... llis-Tests
https://datatab.de/tutorial/kruskal-wal ... ssetzungen

Hier wird davon gesprochen, dass "für den Kruskal-Wallis-H-Test sind Stichproben erforderlich, die sich in ihrer Form ähneln."
https://www.ibm.com/docs/de/spss-statis ... allis-test
und hier als Voraussetzung "dass alle Stichproben der selben Verteilungsform unterliegen, und der Anteil an Ties nicht sehr gross ist"
http://www.reiter1.com/Glossar/Kruskal_Wallis.htm

Was würdet ihr sagen? Ist die Verteilungsform jetzt eine essenzielle Voraussetzung oder nicht (und wenn ja, wie kann man diese mit SPSS überprüfen).

Vielen Dank für eure Hilfe

[bele]

Das eine Prozent würde ich imputieren und dann eine lineare Regression oder Varianzanalyse rechnen. Ein Kruskall-Wallis-Test vergleicht halt völlig unintuitive Rangsummen und was ist das schon, wenn man keine Annahmen zur Verteilungsform machen will? Unter einem Mittelwert kann man sich doch viel eher was vorstellen. Oder Du plottest Dir erstmal die Verteilungen der drei Gruppen. Vielleicht fällt es Dir ja ganz leicht, Gleichheit der Vertrilungsform festzustellen. Und wenn Du wirklich erhebliche Abweichungen findest, könnte das erst recht interessant sein.

LG, Bernhard