Chi² Testung und Mc-Nemar Testung mit Post Hoc verfahren

Hallo ihr Lieben,
ich sitze aktuell an einer wissenschaftlichen Arbeit, kenne mich jedoch noch nicht ganz so sehr aus mit der Auswertungsgeschichte - insbesondere mit diesen Verfahren.
Design : 2 (P:A/B) x 2 (F:j/n) x 2 (falls F: J --> dann Unterscheidung von BE 1 oder BE2)
Der letzte Faktor ist quasi eine Bedingung. Es gibt 2 Bedingungen (Gruppe1-4 und Gruppe 5-8) --> innerhalb der Gruppen existiert eine unterschiedliche Präsentation von Materialien um Reihenfolgeeffekt zu verringern etc. DIe 2 Bedingungen unterscheiden scih in der präsentierten Ausprägung von FJ entweder FJ-BE1 oder FJ-BE2.
Dann gibt es Forced Choice Fragen zu präsentierten Personen(beschreibungen) in Bezug auf z.b Wer ist die lauteste Person vier Antwortmöglichkeiten. Person 1-4 und die Versuchspersonen können eine Person wählen.
Nun rechne ich einen chi² Test über bedingung 1 und 2 hinweg wer da zb. Person die am lautesten wahrgenommen wurde ist und ob dies signifikant ist. Wenn ich innerhalb der Bedingungen vergleichen will, also innerhalb der Greuppen 1-4 zb rechne ich einen Mc-Nemar Test.
Nun habe ich folgendes Problem: ich habe über Bedingungen hinweg zusammengesetzte Variable für : PA_FJ PB_FJ PA_FN PB_FN --> Hier lasse ich mir Kreuztabellen ausgeben für PA_FJ mit PB_FJ, dann PA_FN mit PB_FN, PA_FJ mit PA_FN, PB_FN mit PA_FN. Das sollte soweit stimmen..
Wenn ich nun für die gesamt zusammengesetllte Variable über die Bedingung hinweg ( die sich aus den 8 Gruppen ergab) mir einen gesamt Signifikanzwert geben lassen möchte:
Mithilfe dieser Syntax:
NPAR TESTS
/CHISQUARE= L
/EXPECTED=EQUAL
/MISSING ANALYSIS.
dann bekomme ich jedoch df=7 heraus obwohl ich denke ich df=4 herausbekommen müsste und sehe im Output Residuen für jede einzelne der 8 Gruppen. Außerdem beträgt die Zellenhäufigkeit in etwa 20 und ist ssomit nicht unter 5.. Was tun? Und wie fasse ich eine Variable so zusammen, dass ich den Chi² Test rechnen kann für die Variable über die Bedingungen hinweg. Das heißt, dass mir nur noch 4 einzelne Gruppen angezeigt werden bzw Kombinationen..
Des weiteren habe ich dann einen Binominaltest (Posthoc) gerechnet für den Chi² Test, dieser fällt aber teils überhaupt nicht signifikant aus obwohl der chi²Test vorher stark signifikant war. Woran liegt das? Kann das sein? Heißt das es gibt doch keine signifkanten Unterschiede?
Syntax:
USE ALL.
COMPUTE filter_$=(PA_FJ=1 OR PB_FJ=2).
VARIABLE LABELS filter_$ 'PA_FJ=1 OR PB_FJ=2 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMATS filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.
NPAR TESTS
/BINOMIAL (0.50)=L
/MISSING ANALYSIS.
Kann ich für den Mc-Nemar Test ebenso das Binominaltestverfahren anwenden?
Vielen vielen dank schonmal für die Hilfe.. ich bin wirklich so dankbar um jede Unterstützung
Ganz liebe Grüße
ich sitze aktuell an einer wissenschaftlichen Arbeit, kenne mich jedoch noch nicht ganz so sehr aus mit der Auswertungsgeschichte - insbesondere mit diesen Verfahren.
Design : 2 (P:A/B) x 2 (F:j/n) x 2 (falls F: J --> dann Unterscheidung von BE 1 oder BE2)
Der letzte Faktor ist quasi eine Bedingung. Es gibt 2 Bedingungen (Gruppe1-4 und Gruppe 5-8) --> innerhalb der Gruppen existiert eine unterschiedliche Präsentation von Materialien um Reihenfolgeeffekt zu verringern etc. DIe 2 Bedingungen unterscheiden scih in der präsentierten Ausprägung von FJ entweder FJ-BE1 oder FJ-BE2.
Dann gibt es Forced Choice Fragen zu präsentierten Personen(beschreibungen) in Bezug auf z.b Wer ist die lauteste Person vier Antwortmöglichkeiten. Person 1-4 und die Versuchspersonen können eine Person wählen.
Nun rechne ich einen chi² Test über bedingung 1 und 2 hinweg wer da zb. Person die am lautesten wahrgenommen wurde ist und ob dies signifikant ist. Wenn ich innerhalb der Bedingungen vergleichen will, also innerhalb der Greuppen 1-4 zb rechne ich einen Mc-Nemar Test.
Nun habe ich folgendes Problem: ich habe über Bedingungen hinweg zusammengesetzte Variable für : PA_FJ PB_FJ PA_FN PB_FN --> Hier lasse ich mir Kreuztabellen ausgeben für PA_FJ mit PB_FJ, dann PA_FN mit PB_FN, PA_FJ mit PA_FN, PB_FN mit PA_FN. Das sollte soweit stimmen..
Wenn ich nun für die gesamt zusammengesetllte Variable über die Bedingung hinweg ( die sich aus den 8 Gruppen ergab) mir einen gesamt Signifikanzwert geben lassen möchte:
Mithilfe dieser Syntax:
NPAR TESTS
/CHISQUARE= L
/EXPECTED=EQUAL
/MISSING ANALYSIS.
dann bekomme ich jedoch df=7 heraus obwohl ich denke ich df=4 herausbekommen müsste und sehe im Output Residuen für jede einzelne der 8 Gruppen. Außerdem beträgt die Zellenhäufigkeit in etwa 20 und ist ssomit nicht unter 5.. Was tun? Und wie fasse ich eine Variable so zusammen, dass ich den Chi² Test rechnen kann für die Variable über die Bedingungen hinweg. Das heißt, dass mir nur noch 4 einzelne Gruppen angezeigt werden bzw Kombinationen..
Des weiteren habe ich dann einen Binominaltest (Posthoc) gerechnet für den Chi² Test, dieser fällt aber teils überhaupt nicht signifikant aus obwohl der chi²Test vorher stark signifikant war. Woran liegt das? Kann das sein? Heißt das es gibt doch keine signifkanten Unterschiede?
Syntax:
USE ALL.
COMPUTE filter_$=(PA_FJ=1 OR PB_FJ=2).
VARIABLE LABELS filter_$ 'PA_FJ=1 OR PB_FJ=2 (FILTER)'.
VALUE LABELS filter_$ 0 'Not Selected' 1 'Selected'.
FORMATS filter_$ (f1.0).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.
NPAR TESTS
/BINOMIAL (0.50)=L
/MISSING ANALYSIS.
Kann ich für den Mc-Nemar Test ebenso das Binominaltestverfahren anwenden?
Vielen vielen dank schonmal für die Hilfe.. ich bin wirklich so dankbar um jede Unterstützung

Ganz liebe Grüße