Hallo zusammen,
Ich folgende Hypothesen aufgestellt:
Hypothese 1: Männer zeigen eine höhere zeitliche Stabilität/Konsistenz (höherer Pearson-Korrelation Koeffizient) zwischen zwei SVO Messungen im Abstand von sechs Wochen, im Vergleich zu Frauen, die keine hormonelle Verhütungsmittel einnehmen.
Hypothese 2: Frauen die hormonelle Verhütungsmittel einnehmen zeigen eine höhere zeitliche Stabilität/Konsistenz (höherer Pearson-Korrelation Koeffizient) zwischen zwei SVO Messungen im Abstand von sechs Wochen, im Vergleich zu Frauen die keine hormonelle Verhütungsmittel einnehmen.
Zur Überprüfung dieser habe ich nun mittels SPSS die Korrelationskoeffizienten berechnet und diese dann mittels Fishers z Test auf Unterschiedlichkeit getestet und ergab für den Vergleich zwischen Männer und Frauen ohne Hormoneinnahme (p = .019, Hypothese 1) unter Bonferroni-Holm-Korrektur ein signifikantes Ergebnis, nicht aber für den Vergleich der Gruppe 2 und Gruppe 3 (p = .653, Hypothese 2). So also schließe ich doch daraus, dass sich Männer und Frauen ohne Hormoneinnahme unterscheiden, aber die Frauen untereinander nicht. Richtig?! Muss ich jetzt noch Cohens d berechnen? Und wenn ja welchen Mehrwert hat dies?
Zudem soll explorativ noch der Fishers z Test für den Vergleich der Korrelationskoeffizienten von Männern und Frauen mit Hormoneinnahme durchgeführt werden. Dies ist ein zweiseitiger Test. Meine Annahme dahinter ist, dass sich Männer und Frauen mit Hormoneinnahme nicht unterscheiden.
Also hab ich wieder den p-Wert berechnet und dann verdoppelt, da zweiseitig, das Ergebnis war p = .067 also nicht signifikant. Das heißt doch, sie unterscheiden sich?!
Was mich jedoch viel mehr verwirrt ist der Kommentar meiner Professorin, die schrieb, dass in diesem Fall der p-Wert nicht aussagekräftig ist und man sich eher auf die Effektstärke beziehen sollte. Das verstehe ich leider gar nicht! Kann mir das jemand erklären, warum das so ist und wie ich die Effektstärke ausrechne?
Vielen Dank!