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[juno20]

Hallo,

ich habe zwei Gruppen von Personen in meiner Untersuchung. Jeder Person habe ich drei Szenarien (zeitlich versetzt) vorgelegt und sie gebeten je eine sehr simple Entscheidung je Szenario zu treffen, sagen wir mal blau, grün oder rot. Ich habe also drei Variablen (Szen1, Szen2, Szen3) mit je einem Datum (0 für blau, 1 für grün bzw. 2 für rot) pro Subjekt.

Nun möchte ich gerne testen, ob zwischen beiden Gruppen ein signifikanter Untschied in Bezug auf die Anzahl der "Rot"-Wähler besteht (Porportionentest). Dazu möchte gerne aus den drei Szenario-Variablen eine machen, da mich der Gesamtwert über alle Szenarien, nicht der Unterschied bzgl. jedes einzelnen Szenarios interessiert. Einen Durchschnitt kann ich nicht errechnen, da dies beim nominalen Skalenniveau zu keinen vernünftigen Werten führen würde. Ich möchte vielmehr aus 3 Spalten eine machen, die Daten also aggregieren. Die Spalte mit den Entscheidungen wäre also dreimal so lang wie die o.g. Variablen pro Szenario, da sie pro Subjekt drei Daten enthielte.

Die Aggregation der Daten sollte man aber doch sicher in einem Test berücksichtigen, ein einfacher Chi2-Proportionentest, wäre sicher zu kurz gegriffen oder? Welcher Test würde hier in Frage kommen?

Vielen Dank schon einmal für Eure Antworten!

juno

[PonderStibbons]

Nun möchte ich gerne testen, ob zwischen beiden Gruppen ein signifikanter Untschied in Bezug auf die Anzahl der "Rot"-Wähler besteht (Porportionentest).

Demnach erstellst Du eine Variable "Hat mindestens einmal "rot" gewählt ja/nein"
und kreuztabellierst das mit Gruppe. Test wäre dann Chi² oder gegebenenfalls
Fisher's exact test.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[juno20]

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für Deine Antwort. Würde es denn kritisch sein, wenn man die Variable wie ich es vorhatte mit je drei Daten eines Subjekts erstellt und das dann mit der Variable "Gruppe" kreuztabelliert / Chi2-Test anwendet?

Bzw. gibt es dafür ein Korrektiv? Ich habe gesehen, dass in der Regressionsanalyse "random effects"-Modelle eingesetzt werden, wenn in einem "Gruppe/Kontrollgruppe"-Szenario mehrere Daten gleicher Subjekte in einer Variable vorkommen. Gibt es so etwas auch für den o.g. chi2 -Test?

Viele Grüße
juno20

[PonderStibbons]

Würde es denn kritisch sein, wenn man die Variable wie ich es vorhatte mit je drei Daten eines Subjekts erstellt und das dann mit der Variable "Gruppe" kreuztabelliert / Chi2-Test anwendet?

Offen gestanden verstehe ich nicht so recht, was Du meinst. Falls Du
meinst, dass Du 3 Angaben von ein und demselben Subjekt wie
3 unabhängige Beobachtungen behandeln willst, das wäre natürlich
unstatthaft.

Ich habe gesehen, dass in der Regressionsanalyse "random effects"-Modelle eingesetzt werden, wenn in einem "Gruppe/Kontrollgruppe"-Szenario mehrere Daten gleicher Subjekte in einer Variable vorkommen. Gibt es so etwas auch für den o.g. chi2 -Test?

Es gibt auch Mehrebenenmodelle mit dichotomer abhängiger Variable. Bloß
wozu? Im vorliegenden Fall wäre eigentlich erst einmal zu leisten, eine klare
Fragestellung zu formulieren. "Ob sich die Zahl der Rot-Wähler unterscheidet"
lässt sich durch den beschriebenen Chi² untersuchen. "Ob sich die Anzahl der
Rot-Wahlen unterscheidet" hat als Messwert Anzahl der Rotwahlen pro Person
(0 bis 3); Gruppenvergleich durch U-Test. Vielleicht ist die Fragestellung ja
auch eine noch andere, von außen schwer zu sagen.


Mit freundlichen Grüßen

P.