STATISTIK-FORUM.de

[Jan_Baker]

Hi,
weiß jemand wie ich mit einer ungleichen Stichprobe arbeitet?
Alle meine unabhängigen Variablen (Bildungsstand, Alter etc.) sind unausgeglichen in der Verteilung.
Wenn ich auf den Bildungsstand eingehe, habe ich zum Beispiel 80% der Teilnehmer mit Abitur oder höher und 20% weniger als Abitur.

Ich habe mich schon etwas eingelesen und meine das mit folgenden Tests trotzdem Korrekturterm ausgleichen und die Hypothese untersuchen könnte:

- Chi-Quadrat-Test
- exakten Test nach Fisher
- Yates-Korrekturterm

Langsam macht mir das echt Sorgen. Weiß da jemand mehr?

[PonderStibbons]

Bitte das Thema der Studie, die konkreten Fragestellungen,
und die Stichprobengröße angeben. Außerdem ist nicht klar, was
mit "unausgeglichen in der Verteilung" konkret gemeint ist.
Erwartest Du bei dem Beispiel "Abitur", dass die Hälfte der
Teilnehmer Abitur hat, oder wie ist das gemeint? Und was ist
bedenklich daran, wenn es nicht der Fall ist?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Jan_Baker]

In meiner kleinen Bachelorarbeit untersuche ich die Einstellung zu einem Gesetzentwurf und habe hierfür eine Stichprobe von N=260 Umfrageteilnehmern erhoben.

Meine Hypothese lautet, dass Umfrageteilnehmer mit niedrigem Bildungsstand (definiert als weniger als Abitur) für strengere Maßnahmen im Gesetzentwurf sind. Hierzu habe ich zwei Vergleichsvariablen festgelegt: 1 für Personen mit einem Bildungsstand unterhalb des Abiturs und 2 für Personen mit einem Abitur oder höherem Bildungsabschluss.

Die Anzahl der Teilnehmer in den beiden Gruppen 1 und 2 sind allerdings mit 20% zu 80% nicht annähernd gleich und daher erhalte ich doch kein "richtiges" Ergebnis oder wird das bei der Auswertung von SPSS bzw. dem Testverfahren berücksichtigt? Korrigiere mich gerne, wenn ich da falsch liege.

[Jan_Baker]

Ach mir scheint, als hätte ich einen Denkfehler gemacht. Bei der Betrachtung von 1 und 2 werden die beiden Variablen doch separat analysiert, beispielsweise durch den Chi-Quadrat Test, um die Hypothese zu falsifizieren oder zu verifizieren?! In diesem Kontext spielt es keine Rolle, ob in Gruppe 1 beispielsweise 1000 Teilnehmer und in Gruppe 2 3000 Teilnehmer sind und man kann trotzdem eine Aussage über die Signifikanz treffen. Der einzige mögliche Kritikpunkt könnte sein, dass Gruppe 1 mit zum Beispiel 40 Teilnehmern ohnehin nicht repräsentativ ist. Korrigiere mich gerne, wenn ich auch hier falsch liege.

[bele]

beispielsweise durch den Chi-Quadrat Test, um die Hypothese zu falsifizieren oder zu verifizieren?! In diesem Kontext spielt es keine Rolle, ob in Gruppe 1 beispielsweise 1000 Teilnehmer und in Gruppe 2 3000 Teilnehmer sind und man kann trotzdem eine Aussage über die Signifikanz treffen.

Ja. Der Chi-Quadrat-Test kann unterschiedlich große Gruppen sehr gut verdauen.

Der einzige mögliche Kritikpunkt könnte sein, dass Gruppe 1 mit zum Beispiel 40 Teilnehmern ohnehin nicht repräsentativ ist. Korrigiere mich gerne, wenn ich auch hier falsch liege.

Nein. Es gibt immer noch reichlich weitere Kritikpunkte an jeder nicht ganz banalen Studie. Das ist bestimmt nicht der einzig mögliche.

LG,
Bernhard