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[M4riuZ]

Guten Tag,

ich habe 3 Gruppen ermittelt und möchte nun prüfen ob diese sich signifikant auf verschiedenen Variablen unterscheiden. Dabei ist mir wichtig, dass ich später auch aussagen über signifikante unterschiede zwischen einzelnen Gruppen machen kann.

Bei den metrischen AVs wie Alter, HISEI, Semesterzahl habe ich einfach eine Varianzanalyse mit posthoc test berechnet, aber bei den dichotomen Variablen wie Geschlecht oder Lehramt (beide mit 0/1 codiert)
müsste ich eigentlich einen Chi quadrat test berechnen... dieser gibt mir aber leider keine Auskunft über Unterschiede zwischen z.B. Gruppe 1 und Gruppe 2 sondern nur ob es über alle Gurppen einen sig unterschied gibt (ähnlich wie die einfaktorielle Varianzanalyse).
Hat jemand einen Tipp? z.B. Chi quadrat anschließend nochmal für nur 2 Gruppen? oder kann ich bei 0/1 codierten dichotomen Variablen sogar die einfaktorielle Varianzanalyse rechnen?

Das andere Problem besteht bei den metrischen Variablen in der einfaktoriellen Varianzanalyse... kann ich die Effektstärke Eta² auch im posthoc test ausgeben lassen? Also ich erhalte mit den posthoc tests sig. unterschiede zwischen den Gruppen, aber die Effektstärke (Eta²) bezieht sich glaube nur auf die einfaktorielle Varianzanalyse und nicht auf die Effekte im posthoc test.

LG und Danke falls mir jemand bei dem spezifischen Problem helfen kann, M

[PonderStibbons]

ich habe 3 Gruppen ermittelt und möchte nun prüfen ob diese sich signifikant auf verschiedenen Variablen unterscheiden.

Wahrscheinlich willst Du einfach wissen, ob sie sich unterscheiden. Signifikanztests sind nur eine von mehreren Werkzeugen,
um sich darüber Aufschluss zu verschaffen.

z.B. Chi quadrat anschließend nochmal für nur 2 Gruppen?

Das liegt nahe.

Das andere Problem besteht bei den metrischen Variablen in der einfaktoriellen Varianzanalyse... kann ich die Effektstärke Eta² auch im posthoc test ausgeben lassen?

Wozu? eta² ist ein Effektstärkemaß, also eine Beschreibungsgröße für Populationen, die man gegebenenfalls auch für die Zusammenfassung von Studien verwenden kann (Meta-Analyse). Aber in einer Einzelstudie mit einer Stichprobe von begrenzter Größe hat das doch kaum Aussagekraft. Aufgrund des Stichprobenfehlers ist eta² mehr oder weniger deutlich zu groß oder zu klein. Davon ab, da Du Mittelwerte vergleichst im posthoc-Test, wäre Cohens d näherliegend.


Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[M4riuZ]

Das liegt nahe.

Hast du hierzu zufällig Literatur auf die ich mich beziehen könnte? Meine Befürchtung ist nur die Alphafehler-Kumulierung.

[PonderStibbons]

Wenn der Globaltest statistisch signifikant ist, wieso befürchtest Du das dann? Aber Du kannst, wenn es den
lokalen Gepflogenheiten entspricht, ja eine Korrektur vornehmem (z.B. Bonferroni bzw. Bonferroni-Holm,
oder alpha auf 1% setzen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons