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[manuel1987]

Hallo zusammen,
ich habe ein kleines SPSS-Problem bei meiner Auswertung.
Kurze Zusammenfassung:

Eingangstest: Alle Personen wurden nach ihrer Einstellung befragt. Skala 1-5.
Danach gab es zwei "Treatments". Treatment A für 50% der Probanten, Treatment B für die anderen 50% der Probanten.
Abschlusstest: Wieder wurden alle Personen nach ihrer Einstellung gefragt. Skala 1-5.

Ich möchte herausfinden, ob sie die Einstellungsveränderung der Probanten, die Treatment A erhalten haben von der Einstellungsveränderung der Probanten der Gruppe B unterscheiden.

Das Ergebnis liegt vor:
Probanten der Gruppe A (N=21) haben im Durchschnitt um 0,2381 "weiter rechts" angekreuzt.
Probanten der Gruppe B (N=17) haben im Durchschnitt um -0,1176 "weiter links" angekreuzt.

Ich möchte nun statistisch nachweisen, dass Treatment A effizienter ist als Treatment B.

Dazu habe ich bei SPSS einen t-Test bei unabhängigen Sichproben gemacht.
Im Anhang habe ich das Ergebnis der Auswertung hochgeladen. Habe ich irgendetwas falsch verstanden, oder sagt mir der Test tatsächlich, dass sich die Untersuchungsgruppen vom Ergebnis her nicht unterscheiden?

Stehe gerade wirklich auf dem Schlauch.

Vielen lieben Dank für eure Hilfe!

Edit: Da das Hochladen der Datei leider nicht funktioniert, hier das Ergebnis:
Lavenes Test:
F=.073
Sig. = .788

t=0,862
df= 36
Sig. (2-tailed) = .0394
mean difference = .3557
Std. Error Difference = .41259
90% Confidence Interval of the Difference: Lower: -.34 und upper: +1,05

[bele]

Habe ich irgendetwas falsch verstanden, oder sagt mir der Test tatsächlich, dass sich die Untersuchungsgruppen vom Ergebnis her nicht unterscheiden?
[...]
90% Confidence Interval of the Difference: Lower: -.34 und upper: +1,05

Ungefähr ja: der Test sagt, dass man den wahren Unterschied irgednwo zwischen -0,3 und +1,0 suchen sollte. Beide Vorzeichen sind möglich und anhand der überschaubaren Stichproben war es nicht möglich, das Vorzeichen eindeutig zu bestimmen. Das bedeutet nicht, dass es keinen Unterschied gibt, Du hast ihn nur (noch) nicht beweisen können.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Jedoch ist p < 0,05 (das Konfidenzintervall umfasst 90%, nicht 95%, warum auch immer).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Oh ja, so genau habe ich nicht hingeschaut. Der Betrag der mean difference ist kleiner als der einfache Standardfehler der mean difference und dennoch ist der p-Wert unter 5%? Wir sind signifikant auf dem 5%-Niveau aber nicht auf dem 10%-Niveau? Ich zieh mal meine obige Deutung zurück zugunsten eines "diesen Output finde ich komisch".

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Die p-Wert-Angabe ist falsch und die Angabe 90% stimmt auch nicht.

Von den ca. 1265 Erläuterungen im Internet zur Ergebnisiinterpretation des t-Tests in SPSS hier mal vorschlagsweise
https://novustat.com/statistik-glossar/t-test-spss.html
oder
https://www.statistik-verstaendlich.de/ ... test-spss/
oder
https://www.methodenberatung.uzh.ch/de/ ... unabh.html
oder
https://statistikguru.de/spss/ungepaart ... itaet.html

An sich kann man ja weder die Differnezbildung noch den t-Test durchführen, weil die abhängige Variable
ordinalskaliert ist.
Ohnedies fragt sich, wieso in so vielen, vielen Studien mit Dutzenden Probanden und hohem betriebenen
Aufwand das Ganze dann an einer traurigen 1-Item-Ratingskala als Ergebnismessung hängen kann.
Diese Dinger haben kein ausreichendes Skalenniveau, sind unreliabel, fraglich konstruktvalide und
differenzieren unzureichend.

Aber das ist wieder in Thema für sich und interessiert mangels Kompetenz viele Betreuer ohnedies nicht.