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Hi,
ich habe zu 2 Messzeitpunkten nach Einstellungen (intervallskaliert) bei Probanden gefragt, t1 n=700 und t2 n=200. In beiden Messzeitpunkten sind die Probanden aus einer Kohorte stammend, aber nur n=45 haben an beiden Messzeitpunkten an der Befragung teilgenommen (=Längsschnitt).

Welchen Test kann ich für die Gesamtstichprobe (n=700 und n=200) (im wide-Format) anwenden?
->bei einem t-Test für unabhängige Stichproben bekomme ich leider die Fehlmeldung "T kann nicht berechnet werden, da mindestens eine der Gruppen leer ist."
->ein t-Test bei einer Stichoprobe erscheint mir nicht das richtige Verfahren?
-->bliebe der t-Test für verbundene Stichproben, sodass er sich dabei allerdings auch nur die n=45 dabei rauszieht. Ist das richtig? Oder wäre es gut den U-Test hier anzuwenden?

Danke für eure Einschätzung schon jetzt!
statistische Grüße

Edit: Ich habe gerade den U-Test probiert; allerdings klappt das im wide-Format nicht.
Stehe ich auf dem Schlauch, oder muss ich hier für den U-Test tatsächlich das LONG-Format verwenden?

Wie man einen t-Test für unabhängige Gruppen in SPSS (?) durchführt, dazu gibt es massenhaft Bücher, Videos, Webseiten. Da ist auch unmittelbar zu sehen, wie die Daten anzuordnen sind (1 Spalte Gruppenzugehörigkeit, eine Spalte Abhängige Variable).

Das eigentlich interessante Problem ist, dass abhängige (bei 45 Probanden) und unabhängige Beobachtungen hier gemixt sind. Das ist für den t-Test unzulässig. Falls Du den von bele an anderer Stelle vorgeschlagenen speziellen Test für solche Situationen nicht durchführen kannst (SPSS zumindest hat ihn nicht), müssen getrennte Analysen gerechnet werden, einmal als Messwiederholungsanalyse für die n=45 Gruppe, für den Rest als Vergleich unabhängiger Gruppen. Das erfordert dann auch jeweils unterschiedliche Anordnung der Daten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke für die schnelle Antwort!

PonderStibbons hat geschrieben:Das eigentlich interessante Problem ist, dass abhängige (bei 45 Probanden) und unabhängige Beobachtungen hier gemixt sind. Das ist für den t-Test unzulässig.

Aber ich kann mit dem gemixten Datensatz einen t-Test für verbundene Stichproben berechnen, oder?

PonderStibbons hat geschrieben:Falls Du den von bele an anderer Stelle vorgeschlagenen speziellen Test für solche Situationen nicht durchführen kannst (SPSS zumindest hat ihn nicht),

Genau, ich kann nur mit SPSS rechnen.

PonderStibbons hat geschrieben:müssen getrennte Analysen gerechnet werden, einmal als Messwiederholungsanalyse für die n=45 Gruppe,

Warum reicht hier nicht der t-Test für verbundene Stichproben aus?

PonderStibbons hat geschrieben:für den Rest als Vergleich unabhängiger Gruppen. Das erfordert dann auch jeweils unterschiedliche Anordnung der Daten.

Wenn ich "für den Rest" einen Datensatz erstelle, wo ich die Längsschnittprobanden entferne und nur noch unabhängige Stichproben habe, dann kann ich doch einen t-Test für unabhängige Stichproben rechnen, oder?

Grüße

fsabrina hat geschrieben:

PonderStibbons hat geschrieben:müssen getrennte Analysen gerechnet werden, einmal als Messwiederholungsanalyse für die n=45 Gruppe,

Warum reicht hier nicht der t-Test für verbundene Stichproben aus?

Das meinte ich damit. Messwiederholung = abhängige Stichproben = verbundene Stichproben.
Potenziell gibt es auch andere Verfahren für 2 abhängige Stichproben, aber t-Test scheint hier
passend zu sein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

PonderStibbons hat geschrieben:aber t-Test scheint hier passend zu sein.

Ah ok - danke! Ich war schon leicht verunsichert

Wenn ich jetzt aber mit den Nicht-Längsschnittprobanden auf Unterschied testen will, dann sollte ich wegen der sehr ungleichen Gruppengröße besser den U-Test nehmen, oder denke ich jetzt zu verquert?

Grüße

Ungleiche Gruppengrößen sind doch für sich genommen gar kein Problem.
Und sollte das mit ungleichen Varianzen einhergehen, verwendet man den
(Welch-)korrigierten t-Test.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Dankeschön für die Klärungen!

Den t-Test kann ich aber nur im long-Format rechnen, richtig?

Grüße

fsabrina hat geschrieben:

PonderStibbons hat geschrieben:Falls Du den von bele an anderer Stelle vorgeschlagenen speziellen Test für solche Situationen nicht durchführen kannst (SPSS zumindest hat ihn nicht),

Genau, ich kann nur mit SPSS rechnen.

Wie ich in dem anderen Thread schrieb: Es kommt auf den kontextgebundenen Anspruch der Arbeit an. Für einen einzelnen Vortrag würde ich auch bei den Mitteln bleiben, die mein jeweiliges Softwarepaket mir zur Verfügung stellt. Wenn aber aus dem Vortrag ein Paper werden sollte, das durch einen Review-Prozess muss, dann lohnt sich vielleicht ein wenig mehr Aufwand. Und da man bei IBM auch gemerkt hat, dass SPSS nunmal einiges nicht kann, hat man dort ein Interface zu R eingebaut. Ziel ist wohl, die Nutzung von R für SPSS-User schmerzlos zu machen. Als Nicht-SPSS-User kann ich nicht beurteilen, wie erfolgreich das ist. In R kann man dann über das Interface beispielsweise auf das Paket Partiallyoverlapping zugreifen, das einen t-Test und einen Proportionentest für teilweise verbundene Daten implementiert.

LG,
Bernhard

fsabrina hat geschrieben:Dankeschön für die Klärungen!

Den t-Test kann ich aber nur im long-Format rechnen, richtig?

Grüße

RTFM

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons