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Liebes Forum,

für meine Abschlussarbeit ich führe gerade die statistischen Auswertungen. Es geht um den Zusammenhang zwischen Einkommen (nicht normalverteilt) und die Kaufabsicht von Bio-Obst (nicht normalverteilt). Dafür habe ich das Einkommen in 7 Kategorien erfasst. Meine Gesamtstichprobe entspricht n=211. In den jeweiligen Einkommenskategorien aber n1=21, n2=38, n3=40, n4=42, n5=38, n6=18, n7=9. Die Berechnung nach Spearman zeigte keine Korrelation zwischen Einkommen und die Kaufabsicht von Bio-Obst r = .024, p = .735.
Jetzt möchte ich die (Mittelwerte) der Kaufabsicht zwischen den einzelnen Einkommensgruppen (ob sich diese voneinander sign. unterscheiden) überprüfen (obwohl nicht teil der Hypothese). Welche Tests könnte ich hier verwenden? Ich weiss dass Anova aufgrund der Verteilung (und n=9) nicht geht.

Vielen Dank für eure Unterstutzung
Dada77

Hi,

Es geht um den Zusammenhang zwischen Einkommen (nicht normalverteilt) und die Kaufabsicht von Bio-Obst (nicht normalverteilt)

- Was ist das Ergebnis einer Pearson Korrelation?
- Wie wird diese Absicht gemessen?

Gruß
S.

Hallo Dada,

strukturmarionettes Frage nach der Messmethode für die Absicht steht vor jeder vernünftigen Antwort. Für den Fall, dass da eine metrisches Skalenniveau entsteht werfe ich schon mal den Friedman-Test in die Runde. Da kannst Du Dich ggf. ohne weiteren Zeitverlust schon mal einlesen.

LG,
Bernhard

strukturmarionette hat geschrieben:Hi,

Es geht um den Zusammenhang zwischen Einkommen (nicht normalverteilt) und die Kaufabsicht von Bio-Obst (nicht normalverteilt)

- Was ist das Ergebnis einer Pearson Korrelation?
- Wie wird diese Absicht gemessen?

Gruß
S.

Die Absicht selbst wird nur über einem Item .."Ich werde in Zukunft Bio-Obst kaufen".. erfasst, das mit einer 5 stufigen Skala (Ordinal skaliert) beantwortet wird.
Mein Lehrer meinte ich sollte mal den Post-hoc Kramertest machen (nachdem ich einige Gruppen zusammengefasst habe um eine homogenere Teilstichprobe zu bekommen damit man die Mittelwerte vergleichen kann), aber da muss ich ja davor die Anova machen und dagegen verstösst die aktuelle Zusammensetzung. (ungleich grosse Teilstichproben, nicht normalverteilt). Gruppen neu ordnen möchte ich nicht weil ich auch die Mittelwerte der gering Verdiener vergleichen möchte.

Kurzes Update:

Ich habe mich nun etwas in Field (2009) durchgelesen und festgestellt, dass eventuell auch ein Kruskal-Wallis funktionieren könnte.
Die Daten also "Einkommensstufe" und "Kaufabsicht" können ordinal skaliert sein (sind sie) und müssen nicht normalverteilt sein.

Hab die Berechnung jetzt gemacht und zeigt keine Asymp. sig. , also ist auch ein Post-hoc-test nicht notwendig.