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[Andreas1991]

Moin,

ich habe eine Frage zu einem Vergleich zweier Studien. Studie A ist aus 1990 und Studie B aus 2010. Die Studie B ist die identische Studie, nur, dass sie 20 Jahre später durchgeführt wurde. D.h. der Fragenkatalog war komplett gleich aufgebaut, nur die Stichprobe war (logischerweise) unterschiedlich. Studie A hatte eine Stichprobengröße von n=123 und Studie B von n=132. Dazu hatte Studie B eine höheren Frauenanteil. Außerdem wurden die Stichproben durch unterschiedliche Drittanbieter erhoben. In den Studien geht es um Sales Management Training.
Eine Frage der Studien war bspw. in welcher Form die Sales Manager ihr Training bekommen haben. Das Ergebnis war, dass in der Studie A 33% angegeben haben, dass sie "On the Job Training" erhielten. Bei Studie B waren es 43%.

So viel zur Einleitung... Jetzt kommt meine Frage:
Kann ich mit dem Chi-Quadrat-Test ausrechen, ob die Divergenz der Ergebnisse aus den unterschiedlichen Stichproben resultieren? Ich habe es mit dem o.g. Beispiel versucht. Das Ergebnis war kleiner als der kritische Wert 3,84 (bei einer Fehlerwahrscheinlichkeit von 5%) – folglich nicht signifikant. Abgesehen davon, dass ich einen Unterschied von 10 Prozentpunkten viel finde und gedacht hätte, dass das Ergebnis signifikant sei, habe ich mich generell gefragt, ob ein nicht signifikantes Testergebnis wirklich aussagt, dass die Divergenz in diesem Beispiel aufgrund der unterschiedlichen Stichprobe zu vernachlässigen ist. Bzw. andersherum würde es ja bedeuten, dass bei einem signifikanten Ergebnis, die Divergenz als „wirkliche“ oder „reale“ Divergenz zu betrachten ist und man sagen kann, dass heutzutage ein Unterschied besteht.

Ich bin mir nicht ganz sicher, ob ich das so ausrechen kann bzw. ob meine Rechnung mit dem Chi-Quadrat-Test wirklich das aussagt, was ich aussagen möchte.

Für Eure Hilfe wäre ich sehr dankbar!!

LG
Andreas

[PonderStibbons]

ob ein nicht signifikantes Testergebnis wirklich aussagt, dass die Divergenz in diesem Beispiel aufgrund der unterschiedlichen Stichprobe zu vernachlässigen ist. Bzw. andersherum würde es ja bedeuten, dass bei einem signifikanten Ergebnis, die Divergenz als „wirkliche“ oder „reale“ Divergenz zu betrachten ist und man sagen kann, dass heutzutage ein Unterschied besteht.

Der Signifikanztest dreht sich im vorliegenden Fall um die Frage,
ob die Stichprobendaten es gestatten, die Annahme zu verwerfen,
dass der Unterschied zwischen den Prozentsätzen in den beiden
Populationen exakt 0,000000000.... beträgt.

Dem Ergebnis nach reicht die Evidenz nicht aus, diese Annahme zu
verwerfen. Salopp gesagt wäre der in den Stichproben gefundene
Prozentunterschied durchaus auch vollständig durch den Zufall erklärbar.

Mehr leistet ein Signifikanztest nicht.

LG

wtf


Mit freundlichen Grüßen

P.