STATISTIK-FORUM.de

Liebes Forum,

für unser Projektseminar führen wir eine Feldstudie durch, in der wir mit verschiedenen Interventionen den Konsum von Trinkgefäßen (Tasse vs. To-Go Becher) beeinflussen wollen.
Dafür erheben wir Daten (Anzahl aller gekauften Kaffees = Tasse + Becher) pro Woche über 3 Wochen hinweg:
1. Woche: Baselinwoche (keine Intervention)
2. Woche Interventionswoche
3. Post-Intervention (keine Intervention)

Wir nehmen an, dass unsere Intervention dazu führen wird, dass der Anteil von To-Go Bechern am gesamten Kaffeekonsum in der Intervnetionswoche im Vgl. zur Baselinewoche abnehmen wird.
Ob sich die Verteilung von Kaffee und Becher zwischen Baseline und Interventionswoche unterscheiden, wollen wir mit einem Chi²-Test prüfen.
Da es sich hierbei um eine 4-Felder-Tafel handelt (df =1) möchten wir unsere Hypothese gerichtet testen, indem wir den p-Wert halbieren.

Unser Professor hat uns die Rückmeldung gegeben, dass das zwar möglich, aber auch sehr simpel sei.
Er schlägt uns stattdessen vor, mit log-linearen Modellen die Zellhäufigkeiten direkt (oder über geplante Kontraste) zu modellieren: Häufigkeit in Zelle = Konstante + Interventionseffekt + Gefäßeffekt + Interaktion, da der Chi²-Test nur die Interaktion prüft.

Welchen Erkenntnisgewinn hätten wir dadurch? Können wir mit einem solchen Modell unsere Hypothese prüfen? Mir ist der Vorteil des log-linearen Modells noch nicht ganz klar.

Ich hoffe, ihr könnt weiterhelfen!

Vielen Dank und viele Grüße
Lasagne Apfelmus

Im Allgemeinen ist die Regressionsrechnung dann erforderlich, wenn man weitere Einflussvariablen hinzunehmen möchte, beispielsweise den Einfluss des Geschlechts, des Wochentags und der Außentemperatur. Das lässt sich mit einem Chiquadrattest nicht erfassen.

Da es sich hierbei um eine 4-Felder-Tafel handelt (df =1) möchten wir unsere Hypothese gerichtet testen, indem wir den p-Wert halbieren.

Den Zusammenhang verstehe ich nicht, das mit dem einseitigen Testen würde ich lassen.

LG,
Bernhard

Super, vielen Dank schon mal für die Antwort. Sollten wir noch weitere Variablen aufnehmen wollen, nehmen wir also besser die Regression.

In verschiedenen Statistikbüchern (z.B. Bühner & Ziegler (2009)) haben wir gelesen, dass bei dem besonderen Fall einer Vierfeldertafel, also wenn df = 1 gerichtete Hypothesen getestet werden dürfen. Aufgrund der Literatur wäre es uns seltsam vorgekommen, ungerichtete Hypothesen zu formulieren, weil die Evidenz eindeutig Hinweise darauf gibt, welche Effekte zu erwarten sind.

Ich hoffe, wir schießen uns damit nicht selbst ins Bein.

Viele Grüße
Lasagne

Hi,

- ein- versus zweiseitige Testerei ist etwas anderes als ungerichtete vs gerichtete Arbeitshyothesenformulierung.

Gruß
S.

Hey,

danke für die Antwort! Stimmt, ich denke, was wird oft durcheinander gebracht. Ich dachte trotzdem, dass dabei ein Zusammenhang besteht, also dass man gerichtete Hypothesen mit einseitigen Tests prüft.

"Gerichtete Hypothesen, so sie denn sachlogisch richtig und wissenschaftlich fundiert sind, haben den Vorteil einer höheren Teststärke und werden mit einem einseitigen Signifikanztest überprüft. Im Gegensatz dazu werden Hypothesen, die ungerichtet aufgestellt wurden, immer zweiseitig getestet. Vom methodischen Standpunkt aus ist man mit einer ungerichteten Fragestellung immer auf der sicheren Seite, sollte sich aber nicht scheuen, auch gerichtete Hypothesen a priori aufzustellen." (so gelesen auf Phimea.de)

So wie ich das verstanden habe, werden einseitige Tests "schneller" signifikant, weshalb man bei der gerichteten Testung mit Chi² den p-Wert halbiert.

Liege ich damit total daneben?

Viele Grüße
Lasgane

https://psychologie.uni-graz.at/de/biol ... -list/faq/ FAQ #3

Mit freundlichen Grüßen

PomderStibbons

Vielen Dank, das war wirklich sehr hilfreich!

Viele liebe Grüße
Lasagne