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[Daenri]

Hallo!

Ich habe eine Frage bzgl. dem U-Test. Ich habe eine Skala von 1 - nicht vorhanden bis 4 - stark vorhanden. In meinen Fällen kommt 1 - nicht vorhanden jedoch sehr sehr häufig vor, nur in wenigen Fällen ist überhaupt 2, 3, oder 4 - also vorhanden.

Soll ich nun die Auswertung mit der Skala, so wie sie ist, fortsetzen und einen U-Test machen? Oder soll ich neue Variablen machen, die nur die Werte 2-4 berücksichtigen (also Wert 2 zu 1, Wert 3 zu 2, und Wert 3 zu 4 machen und Wert 1 als leeres Feld lassen)?
Oder soll ich die 1 - nicht vorhanden trotzdem mitrechnen?

Ich habe beides gemacht bis jetzt (in SPSS), es kommen jedoch wirklich KOMPLETT unterschiedliche Ergebnisse raus... (also die Signifikanzen unterscheiden sich)


Was meint ihr?

Danke und liebe Grüße

[Kopernikus]

Die Frage ob du nicht vorhanden in die Auswertung einfügst ist theoretischer Natur. Außerdem scheinst du den falschen Test genommen zu haben: Kurskal-Wallis für Gruppenvariablen mit mehr als 2 Kategorien, U-Test bei einer Gruppenvariable mit 2 Kategorien. Vielleicht liegt da auch schon der Fehler.

Ansonsten wäre möglich:

1. Die nimmst die Kategorie mit hinein, weil sie inhaltlich für deine Auswertung von Bedeutung ist. Dann könntest du die Skalierung von 1 bis 4 lassen und einen Kruskal-Wallis Test machen, oder eine Dichotomisierung vornehmen, wenn dich die Stärke nicht wirklich interessiert, also in "0 - nicht vorhanden" und "1 - vorhanden" und einen U-Test laufen lassen.

2. Die Kategorie 1 weglassen weil sie eben inhaltlich für deine Auswertung nicht von Bedeutung ist und einen Kruskal-Wallis Test berechnen.

Ich nehme an du nimmst die nichtparametrischen Verfahren weil deine Datenvoraussetzungen es nicht hergeben? Falls ja, welche sind verletzt?

[Daenri]

Vielen dank für deine Antwort!

Ich verwende nichtparamterische Verfahren, weil keine Normalverteilung vorliegt (ich habe anhand eines K-S-Tests geprüft, die Signifikanz war jeweils bei 0,000).

Ein U-Test geht nicht? Das habe ich vielleicht ein bisschen unpräzise formuliert: Ich will eben mehrere Variablen, die anhand dieser Skala aufgebaut sind, vergleichen, aber nicht untereinander, sondern mit einer unabhängigen, nominalen Varible (mit zwei Ausprägungen). Also eigentlich kann ich da auch jede einzelne Variable mit der unabhängigen prüfen. Es interessiert mich nur, ob es signifikante Unterschiede gibt, einen Mittelwert (zur besseren Ansicht, da U-Test- Ränge meiner Meinung nach nicht so aussagekräftig sind) habe ich mit einem T-Test gerechnet.

Also für diesen Zweck kann ich den U-Test schon verwenden, oder täusche ich mich da?

[Kopernikus]

Ah ok, ich dachte die Variable mit "vorhanden" wäre die Gruppierungsvariable. Dann nehme ich alles zurück und behaupte das Gegenteil.
Allein auf den KS-Test zu bauen bei der Entscheidung parametrisch oder nicht halte ich für nicht sehr ergiebig. Vor allem da der t-Test sehr robust ist was die Normalverteilungsannahme angeht.

Es bleibt aber dabei: nur theoretisch lässt sich bergünden, ob die Kategorie 1 "nicht vohanden" bei dir analytisch Sinn macht oder nicht.

[Daenri]

Ok, dann bin ich ja erleichtert Ich habe mir auch ein Histogramm mit Normalverteilungskurve angesehen, und es ist wirklich sehr offensichtlich, dass keine Normalverteilung vorliegt. Ich habe die Daten auch mit dem T-Test abgeglichen. Ob ein signifikanter Unterschied vorliegt, unterscheidet sich mit dem U-Test nur in einem Fall (wo es auch eher knapp war). Von dem her glaube ich es es jetzt ganz ok.

Und die "nicht vorhanden"-Kategorie werde ich wohl beibehalten.

Danke nochmals für deine ausführlichen Antworten