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[Diddi]

Also ich habe eine Untersuchung an 2 Gruppen, insgesamt habe ich bis jetzt 16 Teilnehmer, die Gruppen sind unterschiedlich groß.

Ich habe nun verschiedene Variablen, bei denen ich testen möchte, ob sich die Gruppen voneinander unterscheiden.

Das sind zum Beispiel Variablen wie Alter und BMI, aber auch Skalenwerte aus Fragebögen.

Ich dachte zuerst, dass ich einfach einen t-test mache. Allerdings kann ich ja nicht einfach von gleichen Varianzen ausgehen, oder?
Soll ich nun bei jeder einzelnen Variable testen, ob die Varianzen gleich sind (mit einem F-Test), und dann entscheiden, wie ich weiter auswerte?
Falls dies der Fall ist, wie gehe ich dann weiter vor: Nehme ich bei gleichen Varianzen den t-Test und bei ungleichen den Mann-Whitney U-Test?


Ich bin nun leider noch zusätzlich durch einen Artikel verwirrt: Hier wurde das gleiche gemacht, zwei Gruppen wurden auf Unterschiedlichkeit in bestimmten Variablen getestet. Doch hier wurde der F-Test und ein Chi-Wert angegeben.

Mit dem t-test vergleicht man Mittelwerte, und mit den anderen beiden Varianzen, oder?
Was wäre in meinem Fall besser?


Wenn ihr weitere Informationen über die Variablen braucht, kann ich euch diese gerne geben!

[PonderStibbons]

Soll ich nun bei jeder einzelnen Variable testen, ob die Varianzen gleich sind (mit einem F-Test), und dann entscheiden, wie ich weiter auswerte?

Eher müßig. Bei einer so kleinen Stichprobe werden auch relevante Varianzunterschiede
nicht signifikant. "Nichtsignifikant" ist also wenig aussagekräftig.

Nehme ich bei gleichen Varianzen den t-Test und bei ungleichen den Mann-Whitney U-Test?

Die Alternative bei ungleichen Varianzen+ungleichen Gruppengrößen ist der
Welch-korrigierte t-Test. Allerdings würde ich bei so einer kleinen Stichprobe
durchgehend den U-Test verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

P.