STATISTIK-FORUM.de

[Anfänger12]

Moin,
ich möchte 2 Stichproben auf Äquivalenz testen. (N=600 und N=400)
Gibt es zitierfähig eine Übersicht welches Niveau wann angesetzt wird?
Beim normalen T-test sind ja 0,05 allgemein anerkannt. Beim Tost ist es komplizierter und kommt drauf an. Aber worauf? Wie lege ich den Wert fest? Es gibt keine vergleichbaren Studien.

Ich habe mir unter anderem (Equivalence Testing for Psychological Research: A Tutorial (sagepub.com))durchgelesen, was hier im Forum verlinkt wurde, schlauer bin ich nicht geworden.
Es handelt sich um ein Umfrageitem([Nein, Eher Nein, Eher Ja, Ja ])
Gibt es vlt. sowas wie ein generelles Umfrageniveau zum Beispiel aus den Sozialwissenschaften?
(Kleinsteffekte lassen sich über Umfragen doch eh schlecht untersuchen oder hab ich ein Denkfehler)

Beide Stichproben lassen sich durch eine weitere Variabel jeweils dritteln. Also N=133 und N=200
Können Äquivalenztest für diese Subgruppen noch verlässlich durchgeführt werden oder ist es ratsam von solch kleinen Gruppen abzusehen?
vielen Dank im Voraus
Wenn irgendetwas generell nicht möglich oder ratsam ist dann bitte anmerken. Ich bin schon lange über meinen Circle of Competence hinaus. Weiter Vorschläge und Alternativen sind auch willkommen
Ich möchte halt zeigen, dass es faktisch keinen oder nur einen sehr geringen nicht nennenswerten Unterschied zwischen den (Sub)Stichproben gibt.

[PonderStibbons]

Das ist jetzt wichtig. Möchtest Du, wie Du sagst, zeigen, dass es keinen beachtlichen Unterschied zwischen den Stichproben gibt? Oder möchtest Du zeigen, dass die beiden Grundgesamtheiten sich nicht sonderlich unterscheiden? Für das erste brauchst Du keine Inferenzstatistik.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Anfänger12]

Vielen Dank
das Zweite
ich möchte darlegen, dass die beiden Grundgesamtheiten sich nicht sonderlich unterscheiden bezogen auf ihre Antworten

[bele]

Hallo Anfänger,

ein allgemein anerkanntes Niveau ist mir nicht bekannt und ich glaube auch nicht, dass es sinnvoll wäre. Es kommt ja eben doch darauf an, warum man dieses Item abfragt und was man letztlich mit dem Ergebnis anfangen will. Wann würde ein Unterschied Relevanz bekommen?

Als erstes würde ich mir bei diesem vierstufigen Item überlegen, zwei Balkendiagramme übereinander oder Back-to-back zu zeichnen und hoffen, dass visuell schon eindeutig ist, ob beides gleich ist.
Dann musst Du entscheiden, ob Du [Nein, Eher Nein, Eher Ja, Ja ] tatsächlich als metrisch/intervallskaliert ansehen willst. t-Test und TOST deuten darauf hin, dass Du das tun willst. Ich rede Dir nicht rein, finde nur, das sollte eine bewusste Entscheidung sein.

Dann solltest Du überlegen, ob es inhaltliche Konsequenzen gibt und ab welchem Unterschied (des Mittelwerts?) die Relevanz bekämen. Wenn das gar nicht zu beantworten ist, dann kann es vielleicht Sinn ergeben, den Unterschied zwischen beiden Gruppen ins Verhältnis zu setzen mit der Messgenauigkeit des Tests. In dieser Veröffentlichung zum Beispiel wurde die Retest-Abweichung innerhalb der einen Gruppe mit der Abweichung zwischen den Gruppen verglichen: https://link.springer.com/content/pdf/1 ... 7417-4.pdf
Wenn der Gruppenunterschied ungefähr so groß ist wie die Messungenauigkeit, dann kann man leicht die Geschichte erzählen, selbst wenn man keinen Äquivalenztest rechnet. Meines Erachtens lautet die richtige Frage nicht, welches Maß und welcher Grenzwert sind allgemein anerkannt, dafür umso mehr: Wie kann ich die Geschichte überzeugend erzählen.

LG,
Bernhard