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[Diverphil]

Hallo zusammen!
Ich studiere Psychologie an der Uni-Frankfurt und verzweifele gerade total an den Datenauswertung für meine Diplomarbeit. Das Thema der Diplomarbeit ist Kompensation von Gesichtsfeldausfällen und mitwirkende kognitive und psychologische Faktoren".
In dieser Diplomarbeit habe ich N=20 Patienten mit Gesichtsfeldausfällen getestet. Die Gesichtsfeldtestung wurde bei jedem zweimal mit unterschiedlichen Bedingungen (einmal OHNE Augenbewegungen und einmal MIT) durchgeführt. Hauptaugenmerk lag dabei auf den Differenzen der Richtig erkannten Lichtpunkten und die Differenzen mittleren Reaktionszeiten, bzw. der sich ergebenen Variablen Richtige OHNE Augenbewegungen und Richtige MIT Augenbewegungen. Danach folgten noch 8 weitere Tests über diverse kognitive und psychologische Variablen, die ich bezüglich deren Einfluss auf die Differenzen testen möchte.
Insgesamt geht es hier um 9 Fragestellungen, zu denen ich auch Hypothesen formuliert habe.

Hier ein Bsp.:
Hat die Selbstwirksamkeit einen positiven Einfluss auf die visuelle Leistungssteigerung?
H0: Kein Einfluss bzw. negativer Einfluss Die Selbstwirksamkeit hat keinen Einfluss, bzw. negativen Einfluss auf die visuelle Leistungssteigerung
H1: Positiver Einfluss. Die Selbstwirksamkeit hat einen positiven Einfluss auf die visuelle Leistungsverbesserung.
Und das ganze nochmal umgdreht für die Reaktionszeiten (da diese geringer sein müssen, bei einer Leistungsverbesserung)

Der Plan war mit SPSS bei gegebener Normalverteilung einen t-Test für abhängige Stpr. zu rechnen, da ich immer die jeweiligen Gesichtsfelddurchgänge differenzieren und mit der psychologischen oder kognitiven Variable testen wollte. Zum Schluss würde ich nochmal einen Vergleich ziehen zwischen den Gruppen Hemianopsie und andere Gesichtsfeldausfälle ziehen. Da hier aber vorwiegend Patienten mit kleineren Gesichtsfeldausfällen, wie Quadrantenanopsie vorkommen, erübrigt sich eigtl die Frage des Vergleiches der Kompensationsausmaßes, oder wie seht ihr das?
Zunächst habe ich über das gesamte Sample einen Test auf Normalverteilung durchgeführt, der auch positiv ausfiel (sowohl K-S, als auch Shapira-Wilk)
habe ich sie in Gruppen aufgeteilt (N=11 Hemianopsie-Patienten (Halbseitenblindheit) und N=9 andere Gesichtsfeldausfälle). Danach habe ich für beide Gruppen getrennt den Normalverteilungstest gerechnet und bekam den ersten Schock, da die kleinere Gruppe mit anderen Gesichtsfeldausfällen nicht normalverteilt war.
Nun stellt sich für mich die grundlegende Frage, ob ich trotzdem den t-Test rechnen kann, da die Population ja normalverteilt war oder muss ich hier Non-Paramtetrische Tests durchführen?
Oder habt ihr noch einen ganz anderen Vorschlag, wie ich meine Daten testen, bzw. auswerten kann?
Da mein Abgabetermin bereits im Mai nächsten Jahres ist und ich noch einen großen Teil zu tippen habe, bitte ich euch um baldige Unterstützung!
Vielen Dank schonmal!
MFG Philipp

[PonderStibbons]

Da liegt ein WIlcoxon Vorzeichenrangtest nahe.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Diverphil]

Danke für deinen Rat!
Muss ich bei der Hypothesenformulierung und der Interpretation noch etwas speziell beachten? Ich habe zugegebenermaßen mich noch nie mit diesem Test befasst. Praktischerweise wurde dieses Thema bei unseren Statistikveranstaltungen ausgelassen, da uns gesagt wurde, dass wir dies vsl eh nie brauchen werden.

Nochmal zum Verständnis der Hypothesentestentscheidung...
Übrigens nochmal zur Verdeutlichung:
Ich habe einmal die Normalverteilung über die gesamte Stpr. (N=20) getestet und sie war signifikant.
Erst danach habe ich die Gruppen aufgeteilt in N=11 Hemianopsie und N=9 andere Gesichtsfeldausfälle.
Die Normalverteilung der Hemianopsie-Gruppe war bezügl. Normalverteilung signifikant und die Gruppe der anderen Gruppe war NICHT signifikant.
Was wird denn zur Beurteilung, welcher Hypothesentest gerechnet wird herangezogen? Die gesamte Stpr. oder die Normalverteilungstests der beiden Gruppen?

MFG Philipp

[Diverphil]

Hi nochmal!
Mittlerweile habe ich die String-Variable Gesichtsfeldausfälle umkodiert in eine numerische, wobei Hemianopsie die Ziffer 1 bekommen hat und andere Gesichtsfeldausfälle die Ziffer 2.
Anschließend habe ich die Daten aufgeteilt.
Wenn ich nun den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test mache, wird er für beide Gruppen einzeln durchgeführt. Wie bekomme ich den Gruppenvergleich dann hin?
Ich bin echt am verzweifeln.
Bitte helft mir!
Danke!
MFG Philipp

[PonderStibbons]

Ich verstehe wohl leider nicht ganz, worauf Du hinaus willst. In Deiner
Beispielhypothese finde ich nichts zum Gruppenvergleich. Willst Du
untersuchen, ob die Differenz zwischen den beiden Messungen von
bspw. Selbstwirksamkeit abhängt sowie der Gruppenzugehörigkeit,
und ob die Wirkung von Selbstwirksamkeit auf die Messwertveränderungen
außerdem je nach Gruppe unterschiedlich ist?

Grundsätzlich sieht mir das nach einem Messwiederhoiungsdesign aus,
also einem Messwiederholungsfaktor und ein oder zwei Zwischensubjektvariablen
wie Gruppe oder Selbstwirksamkeit pp. Rechnet man das als Messwiederholungs-
Varianzanalyse, dann spielt nur die Verteilung der Vorhersagefehler (Residuen)
eine Rolle, nicht die der Messwerte selbst.

Mit freundlichen Grüßen

P.