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Moin,

ich hab keine Ahnung von Statistik und stoße gerade auf die folgende Frage:

ich habe eine Umfrage mit Referendaren in einem Bundesland eines bestimmten Schultyps gemacht mit n=52. Es liegt keine normalverteilung vor. Dabei habe ich jetzt bspw. das Stressempfinden (1 Item) mit den Ursachen für Stress (mehrere Items) nach Pearson korrelieren lassen (alle haben ein Likert-Antwortformat). Jetzt ist ein Ergebnis : Stressempfinden und Unterrichtsstörungen hängen mit einer Stärke von 0,737 zusammen. Die Signifikanz ist zweiseitig getestet und mit p<0,001 gegeben.
Wenn ich jetzt eine Hypothese habe die lautet: "'unterrichtsstörungen' haben einen negativen zusammenhang mit dem Stressempfinden".

Ist diese dann bereits bewiesen durch den signifkanztest oder muss ich hier nochmal einen Mann-Whitney-U test machen? Wenn ich das richtig verstehe, wäre das dann doppelt und müsste ungefähr das gleiche ergebnis erhalten oder?


Mit freundlichen grüßen
Peter

Hallo Peter,

> Stressempfinden und Unterrichtsstörungen hängen mit einer Stärke von 0,737 zusammen. Die Signifikanz [...] mit p<0,001 gegeben.

Damit ist gezeigt, dass höheres Stressempfinden mit höheren Unterrichtsstörungen zusammen geht. Ob das auch bedeutet

> "unterrichtsstörungen' haben einen negativen zusammenhang mit dem Stressempfinden"

hängt davon ab, wie Du den Begriff "negativ" hier verwendest. Rechnerisch ist der Zusammenhang positiv, aber Du empfindest das als etwas Negatives. Die Formulierung würde ich mir verkneifen, wenn es um Zahlen und Rechnen geht.

> oder muss ich hier nochmal einen Mann-Whitney-U test

Nein, der bringt hier gar nichts. Mit dem sucht man nach Unterschieden in unverbundenen Stichproben und Du suchst weder Unterschiede, noch hast Du unverbundene Daten.

HTH,
Bernhard

okay, dann werde ich mir die Formulierung verkneifen.

ich meinte die Korrelation nach Spearman* sorry für den Fehler.

Also ist die Hypothese jetzt bereits bewiesen und braucht keine weiteren Tests?

Ok, Du meinst Spearman wegen der fehlenden Normalverteilung. Das kann man so sehen, je nachdem wie streng man ist: Es gibt mehrere Wege, p-Werte für die Pearson- Korrelation zu rechnen aber wahrscheinlich hast Du den über die t-Verteilung gefunden.

Im Normalfall wird aus einem p < 0,001 durch den Wechsel zu Spearman kein p > 0,05 und deshalb würde ich einen Vortrag halten und ein Paper einreichen mit dem Pearson, aber wenn Du von einem kleinlichen Prof bewertet wirst, kann es besser sein, von Anfang an mit Spearman zu rechnen.

LG, Bernhard