Frage von Laola91, 23

Abhängige oder unabhängige Stichprobe, welches statistische Vorgehen ist angemessen?

Halllo,

für meine BA Arbeit habe ich eine Personengruppe (n=25), deren Verhalten in Hinblick auf vers. Parameter in 4 Situaitionen bewertet wurde. Die Ergbenisse sollen nun in Hinblick auf Unterschiede in den Situtionen verglichen werden. Eignet sich der t-tTest und wenn ja warum? Ich ging davon aus, das es sich vielleicht bei den Situationen um die AV handelt, ist das richtig?

Wann wäre ein U-test angebracht?

Antwort
von HWSteinberg, 7

Ich glaube, hier gibt es einige Begriffsverwirrungen.

So wie ich das sehe, hast Du nur eine Stichprobe (eine Gruppe) und nicht 2, von denen Du dann sagen könntest sie seien abhängig voneinander (Messungen vorher/nachher, Ehegatten/Ehefrauen, oder vielleicht auch Deine Situationen, s.u.) oder unabhängig (2 reine Zufallsauswahlen aus der gleichen Grundgesamtheit).

Du glaubst, dass die Situationen abhängige Variablen sind. Von was sollen sie denn abhängen, vom Alter der Personen, von ihrem Geschlecht, von ihrer Nationalität, von ihrer Haarfarbe?

Ich könnte mir vorstellen, dass Deine Parameter von den Situationen abhängen, damit wären die Situationen die unabhängigen und die Parameter die abhängigen Variablen. Die Situationen sind doch vermutlich vorbestimmt, und jede Person wird in diese Situation gebracht (oder soll sich das vorstellen). Insofern sind die Situationen überhaupt keine Zufallsvariablen, es sind eher die Parameter, insofern als jede Person der Stichprobe einen Wert liefert, der eben Zufallsschwankungen je nach Auswahl der Stichprobe unterliegt.

Wenn Du nun die Situationen vergleichen willst bzgl. der Parameter, dann kannst Du je 2 Situationen als abhängige Stichproben ansehen und für jeden Parameter den t-Test für verbundene Stichproben anwenden, sofern die Parameterwerte jeweils halbwegs normalverteilt sind (prüfen!), ansonsten Wilcoxons Rang-Vorzeichen-Test. Der U-Test ist eher für unabhängige Stichproben gedacht.

Der t-Test für abhängige Stichproben testet einfach, ob der Mittelwert der Differenzen (Situation 1 - Situation 2) 0 ist oder nicht, ebenso natürlich Wilcoxons Rang-Vorzeichen-Test. Diese Tests vergleichen nur 2 Stichproben, für mehrere gleichzeitig wäre analog dem t-Test eine Varianzanalyse angebracht bzw. analog Wilcoxons Rang-Vorzeichen-Test dann Friedman's Test, der aber selten benutzt wird.

Wenn Du nicht z.B. Mittelwerte der Situationen vergleichen willst, sondern wissen möchtest, ob die Personen ähnliche Rangfolgen haben bzgl. ihrer Parameter - z.B. könnten die Parameter für Situation A generell niedriger liegen als für Situation B, aber die Personen eine ähnliche Reihenfolge in diesen Werten haben, dann sind einfach Korrelationen zu rechnen, und zwar Pearson für halbwegs normalverteilte Daten, sonst Spearman.


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