STATISTIK-FORUM.de

Hallo Leute.

Ich arbeite gerade an einer kleinen Forschungsarbeit und bin an meine statistischen Grenzen gestoßen

Es geht um folgendes:

Ich möchte in einem Basketballteam (n=10) prüfen, ob das körperliche Fitnessniveau mit der körperlichen Aktivität am Spielfeld zusammenhängt.

Die Daten wurden bereits folgendermaßen erhoben:

körperliches Fitnessniveau: Sprint lang (in s), Sprint kurz (in s), Sprung horizontal (in cm), Sprung vertikal (in cm), Oberkörperkraft (Basketballthrow in m)

körperliche Aktivität am Feld: Walkstep Count, Runstep Count, Jump Count, Minor Impacts, Major Impacts (jeweils der kumulierte wert)


Nun wollte ich wissen, welchen Test ich in SPSS dafür verwenden sollte bzw welches Zusammenhangsmaß am sinnvollsten wäre.

Ich wäre für jede Antwort sehr dankbar, da es mir unheimlich viel Zeit ersparen würde

Mfg


Edit:

falls diese Testung zu komplex (für mich) wäre, hätte ich mir überlegt, dass ich alle Werte des Fitnessniveaus und alle Werte der Aktivität nach Ränge ordne und einen Durchschnittsrang ermittle. Dadurch kann ich zwar nicht sagen, um wie viel jemand besser ist als wer anderer, jedoch eine Tendenz erstellen. Wäre diese Annahme korrekt?

Kann man die Fitnesswerte bzw. die Aktivität jeweils zu einem Gesamtwert zusammenfassen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

danke für deine Antwort.

Kann man die Fitnesswerte bzw. die Aktivität jeweils zu einem Gesamtwert zusammenfassen?

den gleichen Gedanken hatte ich auch schon. ich hätte dies folgendermaßen gelöst:


https://ibb.co/R0kjTTM

(habe es leider nicht geschafft, dass das Bild direkt angezeigt wird )


Herzfrequenz und Atemfrequenz habe ich nicht berücksichtigt, da sie nichts über die Aktivität des Spielers aussagen. Walkstepcount habe ich auch nicht berücksichtigt, weil dieser zu stark von dem Runstepcount abhängig ist --> läuft man weniger, geht man mehr (und umgekehrt). Bei den restlichen Variablen bin ich der Meinung, dass ich von mehr Aktivität sprechen kann, wenn höhere Werte erzielt werden.


wenn ich das gleiche mit den fitnesstests machen würde, hätte ich 2 Gesamtwerte die ich gegenüberstellen könnte. oder?

Hi,

Walkstep Count, Runstep Count, Jump Count, Minor Impacts, Major Impacts (jeweils der kumulierte wert)

- was sind das?

Gruß
S.

Eine Alternative wäre die z-Standardisierung der relevanten Variablen und eine (gewichtete oder ungewichtete) Summierung bzw. Mittelwertbildung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

- was sind das?

das sind werte die ich mittels beschleunigungssensor während eines basketballspiels aufgezeichnet habe

walkstepcount = gegangene schritte; runstepcount = gelaufene schritte; jump Count = anzahl der sprünge; minor Impacts = Kräfte/Bewegungen zwischen 3g und 6g; Major Impacts = Kräfte/Bewegungen zwischen 6g und 9g

Eine Alternative wäre die z-Standardisierung der relevanten Variablen und eine (gewichtete oder ungewichtete) Summierung bzw. Mittelwertbildung.

Danke für den Tipp. Diese Vorgehensweise habe ich bereits in einem Paper bei einer ähnlichen Studie gesehen. Da du es als Alternative vorgeschlagen hast, wärst du der Meinung, dass mein "Rangsystem" auch funktionieren würde? bzw wäre das Arbeiten mit der Z-Standardisierung aussagekräftiger?

lg

Bei der Rangtransformation gehen mehr Informationen verloren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Wie wäre es, mit einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) jeweils das gemeinsame in den Indikatoren für körperliches Fitnessniveau und körperliche Aktivität am Spielfeld zu einem Wert zusammen zu fassen und dann eine Korrelationsrechnung zu machen?

Ich könnte mir vorstellen, dass sich das auch für den Anfänger mit Orange zusammenklicken ließe, auch wenn ich selbst noch nicht damit gearbeitet habe: https://www.youtube.com/watch?v=OmaAC8a52YI

JMTC,
Bernhard

Bei der Rangtransformation gehen mehr Informationen verloren.

Wie wäre es, mit einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) jeweils das gemeinsame in den Indikatoren für körperliches Fitnessniveau und körperliche Aktivität am Spielfeld zu einem Wert zusammen zu fassen und dann eine Korrelationsrechnung zu machen?

Danke für eure Antworten.
Nachdem ich leider nur ein Laie auf dem Gebiet bin, würde ich dennoch bei der Rangtransformation bleiben. Obwohl diese Vorgehensweise vermutlich am unpräzisesten ist (habe ich das richtig verstanden? ) erscheint es mir am unkompliziertesten (für mich).
Da ich nun mit dem "Fitnessrang" und dem "Aktivitätsrang" zwei ordinal skalierte Variablen habe, darf ich nun welchen Korrelationskoeffizienten verwenden?


Lg