Hypothesen vs. Tests

Hypothesen vs. Tests

Beitragvon nathi_97 » Do 11. Aug 2022, 12:52

Hallo,

ich habe folgende Probleme:

Hypothese: Wenn Personen unter 40 Jahre alt sind, dann haben sie mehr Angst vor dem Klimawandel, als Personen über 40 Jahren. (n=46/n=200)

Ob ein Unterschied vorliegt, habe ich mit dem Mann-Whitney-U-Test getestet. (keine Normalverteilung Alter). Dieser kann ja auch bei nominal/ordinal verwendet werden, oder? (laut statistik-buch)

Ergebnisse: U = 44416,500; z = -,500; p = 0,314 - aber was sagt dies nun genau? und vor allem, wie berichte ich es?

Hypothese: Wenn Personen Kinder haben, dann befürworten sie erneuerbare Energien eher nicht. (nominal/ordinal). Hier habe ich den exakten Test nach Fisher angewendet. (0,044 signifikant) Aber dieser prüft ja nur ob, die beiden unabhängig sind. kann dann die Hypothese H1 beibehalten werden? Wie drücke ich das aus?

Noch eine kleine Frage: bei Spearmans Rho - ist das Ergebnis "falsch", wenn Rangbindungen vorliegen?


VIELEN Dank im Voraus !!! Das würde mir so helfen! :D
nathi_97
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Re: Hypothesen vs. Tests

Beitragvon PonderStibbons » Do 11. Aug 2022, 13:35

Ob ein Unterschied vorliegt, habe ich mit dem Mann-Whitney-U-Test getestet. (keine Normalverteilung Alter).

Wer hat Dich denn da fasch unterrichtet? Die abhängige Variable muss nicht "normalverteilt" sein. Für den t-Test
sollte allenfalls die abhängige Variable in jeder der beiden Gruppen separat "normalverteilt" sein. Und selbst das
ist unnötig, wenn die Stichprobe ausreichend groß ist (n Gesamt > 30), weil der t-Test dann robust ist auch
gegen andere Verteilungen. Im vorliegenden Fall sollte man von vornherein den Welch-korrigierten t-Test nehmen,
weil die Gruppen ungleich groß sind; wenn dann gleichzeitig ungleiche Varianzen vorliegen, würde das die Ergebnisse
verzerren.

Das alles unter der Voraussetzung, dass "Angst" intervallskaliert gemessen wurde. Ist das nur wieder so ein handelsübliches
4stufiges Rating-Item oder dergleichen, dann vergiss das Vorstehende, es wäre dann der U-Test tatsächlich angebracht.

Mal davon ab, wieso so eine grobe Zweiteilung? Ein 41jähriger wird mit einem 80jährgen in eine Gruppe
gepackt, soll aber ganz anders sein als ein 40jähriger (der wiederum in derselben Gruppe steckt wie
ein 18jähriger)? Warum nicht einfach eine Korrelation Angst/Alter, oder wenigstens eine Dreiteilung
von "Alter"?

Ergebnisse: U = 44416,500; z = -,500; p = 0,314 - aber was sagt dies nun genau? und vor allem, wie berichte ich es?

Die Angstwerte sind in den Gruppen nicht statistisch signifikant unterschiedlich hoch. Die Nullhypothese
wird beibehalten.
Hypothese: Wenn Personen Kinder haben, dann befürworten sie erneuerbare Energien eher nicht. (nominal/ordinal). Hier habe ich den exakten Test nach Fisher angewendet.
(0,044 signifikant)

Warum Fisher? Der ist geeignet für kategorial/kategorial (2x2).
Aber dieser prüft ja nur ob, die beiden unabhängig sind. kann dann die Hypothese H1 beibehalten werden? Wie drücke ich das aus?

Schlicht der Logik folgend. Wenn Kinderhaben und Befürwortung voneinander abhängig sind, dann unterscheiden sich
Kinderhaber von Nichtkinderhaber hinsichtlich Befürwortung.
Noch eine kleine Frage: bei Spearmans Rho - ist das Ergebnis "falsch", wenn Rangbindungen vorliegen?

Die Software korrigiert das.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Hypothesen vs. Tests

Beitragvon nathi_97 » Do 11. Aug 2022, 18:48

Lieben Dank für die ausführliche Antwort !!!

Angst liegt ordinal vor, anhand einer Likert-Skala. Die Einwende bezüglich der Alterseinteilung, ist wirklich berechtigt. Eine andere Studie hatte diese Hypothese, da wollte ich Testen, ob bei mir auch der Fall vorliegt.

Wenn ich nun meine Hypoth. ändere in: Je jünger die Person, desto mehr Angst hat eine Person vor dem Klimawandel. (Alter: intervallskaliert/Angst: ordinal), dann könnte ich auch hier den Spearmans Rho verwenden, oder?

Fisher wurde verwendet (für Kinder/Befürwortung erneuerbare Energie), da Zellhäufigkeiten unter 5 vorliegen (Chir-Quadrat Test raus). Spearman viel raus, da Variable_Kinder nicht ordinal skaliert ist (nur Befürwortung ist ordinal). Ist der Fisher dafür dann gänzlich "unbrauchbar"? Oder können Sie einen anderen Test mehr empfehlen?

Vielen Dank! das ist wirklich eine Hilfe! :)
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Re: Hypothesen vs. Tests

Beitragvon PonderStibbons » Do 11. Aug 2022, 19:05

nathi_97 hat geschrieben:Lieben Dank für die ausführliche Antwort !!!

Ausrufezeichen scheinen gerade im Sonderangebot zu sein? (SCNR)
Angst liegt ordinal vor, anhand einer Likert-Skala.

Likert-Skalen bestehen aus mehreren Items vom Likert-Typ, mit Likert-Antwortformat.
Der Summenwert solcher Skalen wird meist als intervallskaliert behandelt. Liegt aber
lediglich 1 Rating-Item vor, dann liegt es nahe, es als ordinalskaliert zu behandeln.

Allerdings frage ich mich dann, wieso Du den ganzen Aufwand mit Normalverteilung
betrieben hast, wenn Du doch annimmst, Deine AV sei ordinal. Ordinalskalierte Messungen
können weder normalverteilt noch nicht-normalverteilt sein, sowas betrifft sie schlicht
und ergreifend nicht.
Die Einwende bezüglich der Alterseinteilung, ist wirklich berechtigt. Eine andere Studie hatte diese Hypothese, da wollte ich Testen, ob bei mir auch der Fall vorliegt.

Das ergibt dann allerdings wieder Sinn.
Wenn ich nun meine Hypoth. ändere in: Je jünger die Person, desto mehr Angst hat eine Person vor dem Klimawandel. (Alter: intervallskaliert/Angst: ordinal), dann könnte ich auch hier den Spearmans Rho verwenden, oder?

Der wäre passend.
Fisher wurde verwendet (für Kinder/Befürwortung erneuerbare Energie), da Zellhäufigkeiten unter 5 vorliegen (Chir-Quadrat Test raus).

Es geht beim Chi² allerdings nicht um die Zellhäufigkeiten, sondern um die erwarteten Zellhäufigkeiten.
Aber ich vermute, es gab da einen Software-output, der vor der Verwendung der Ergebnisse warnte.

Aber wieso überhaupt Chi², Du schriebst doch, "Befürworten" wäre ordinal. Demnach wäre ein U-Test naheliegend.

Mit freundlichen Grüßen

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