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Hallo Zusammen,

ich führe in meiner Studie einen Chi-2-Anpassungstest durch. Hiermit kann ich allerdings nicht die Effektstärke mit CramersV oder phi berechnen, da ich meine Stichprobe nicht nach z.B. dem Geschlecht aufteile.
Gibt es noch eine weitere Möglichkeit, meinen Ergebnissen mehr Aussage zu verleihen, wenn ich "nur" den Anpassungstest durchführe?

Besten Dank,
Alipfi

ich führe in meiner Studie einen Chi-2-Anpassungstest durch. Hiermit kann ich allerdings nicht die Effektstärke mit CramersV oder phi berechnen, da ich meine Stichprobe nicht nach z.B. dem Geschlecht aufteile.

In Stichproben gibt es keine Effekststärken. Die gibt es in Grundgesamtheiten.
Was man in Stichproben sieht, ist stets größer oder kleiner als die tatsächliche
Effekstärke, aufgrund des Stichprobenzufalls. In kleinen Stichproben sind diese
Abweichungen zwischen tatsächlichem Effekt und was man in seinen Daten findet
im Schnitt eklatant. Deswegen macht man ja gerade die statistischen Signifikanztests,
andernfalls bräuchte man bloß die angebliche "Effektstärke" anzuschauen. Und
deswegen ist der Report von angeblichen Effektstärken aus Stichprobendaten
häufig irreführend. Die enthalten nämlich nicht mehr die Information, auf wie
wenigen Daten (Fällen) sie beruhen und dass sie nicht zuverlässig sind.

Gibt es noch eine weitere Möglichkeit, meinen Ergebnissen mehr Aussage zu verleihen,

Das meinte ich mit irreführend.

wenn ich "nur" den Anpassungstest durchführe?

Das Effektstärkemaß für Chi²-Tests ist Cohen's w, das ist sehr leicht zu berechnen.
https://www.spss-tutorials.com/effect-s ... s-cohens-w

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Super, vielen Dank - das war genau wonach ich gesucht habe!

Nur kurz zur Interpretation: im Tutorial ist als Faustregel genannt:
w = 0.1 -> small effect size
w = 0.3 -> medium effect size

damit ist vermutlich w >= 0.1 und w >= 0.3 gemeint, oder? In der Literatur finde ich sehr wenig zu Cohens W...
Wie würde ich denn denn w < 0.1 oder w > 1 interpretieren?

Herzlichen Dank!

Wie würde ich denn denn w < 0.1 oder w > 1 interpretieren?

Warum und wozu berechnest Du denn ein Effekstärkemaß in einer Stichprobe?

Mit freundlichen Grüßen

PodnerStibbons

Ich möchte zeigen, wie stark der Unterschied bei meinen signifikanten Ergebnissen ist, und damit die Relevanz des Unterschieds verdeutlichen. Die Effektgröße möchte ich quasi ergänzend durchführen, um meine Ergebnisse weiter zur interpretieren.

Ich habe bereits dargestellt, dass das irreführend ist. Du kannst Deine
Stichproben deskriptivstatistisch beschreiben und Du kannst auf Basis des
statistischen Signifikanztests entscheiden, ob Du die Nullhypothese verwirfst
oder beibehälst. Aber Du kannst kein Effekstärkemaß auf Basis von
Stichprobendaten berechnen, um damit die Ergebnisse einer einzelnen Studie
zu interpretieren bzw. die Relevanz darzustellen. Was soll das denn leisten,
was nicht schon die Deskriptivstatistik leistet? Nur denkt man bei der
Deskriptivstatistik (hoffentlich) immer mit, dass sie sich auf Stichproben-Daten
bezieht und damit dem Stichprobenzufall unterworfen ist (bei kleinen bis
mittleren Stichproben sehr stark); das enthält nicht die Täuschung, man
mache Aussagen über den tatsächlichen Effekt.

Tut mir leid, aber dann verstehe ich die Erläuterung des Cohen's W im oben beigefügten Link nicht. Im Zuge des Chi2 Tests wurde dort die Effektstärke durch die Differenz der erwarteten Proportion zu den Tatsächlichen berechnet, was eine Strichprobe voraussetzt.

https://www.spss-tutorials.com/chi-square-goodness-of-fit-test/

Wann würde man denn als konkretes Beispiel dann die Effektstärke berechnen?

Hi,

- Effektstärken zusätzlich zu berichten kann bspw Sinn machen, wenn höchstsignifikante Befunde nur aufgrund eines großen Stichprobenumfangs zustande gekommen sind.

Gruß
S.

Da reicht doch die Deskriptivstatistik. Was soll ein abstraktes Maß bei der Darstellung einer konkreten Studie bringen?
Das wurde für power-Analysen und Fallzahlplanungen entwickelt und kann bei Meta-Analysen nützlich sein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

alipfi hat geschrieben:Tut mir leid, aber dann verstehe ich die Erläuterung des Cohen's W im oben beigefügten Link nicht. Im Zuge des Chi2 Tests wurde dort die Effektstärke durch die Differenz der erwarteten Proportion zu den Tatsächlichen berechnet, was eine Strichprobe voraussetzt.
https://www.spss-tutorials.com/chi-square-goodness-of-fit-test/

Ja, SPSS hat diesen Unfug leider neuerdings eingebaut.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons