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Hallo Zusammen,

ich habe eine Frage zur Signifikanz-Testung.

Ich habe einen Datensatz (n=151) - in diesem wollte ich gerne den Effekt der einen Variable (Alter - unterteil in vier Altersgruppen) auf eine andere Variable (Discountrate) berechnen.
Dabei kommt bei einer Anova raus, dass der Unterschied nicht signifikant ist. Da meine Daten nicht normalverteil sind, habe ich noch einmal einen Kruskal-Wallis Test gemacht...dabei kam nun raus, dass der Unterschied tatsächlich signifikant ist.

Kann ich das so rechtfertigen und annahmen, dass der Unterschied tatsächlich signifikant ist?

Wäre über eine Antwort sehr dankbar!!

Hi,

Kann ich das so rechtfertigen und annahmen, dass der Unterschied tatsächlich signifikant ist?

- Nee

Gruß
S.

Nein, das ist so nicht richtig. Je mehr Tests Du machst, umso höher die Wahrscheinlichkeit, dass einer davon nur zufällig signifikant wird. Deshalb soll man sich für eine Auswertung entscheiden, bevor man die Daten angesehen hat, nicht solange herumprobieren, bis irgendwas < 0,05 ist. Oder man müsste vorher festlegen, dass man beide probiert und dafür dann die Grenze etwas niedriger ansetzen als 0,05. Zum Beispiel bei 0,025.

LG,
Bernhard

Ich habe einen Datensatz (n=151) - in diesem wollte ich gerne den Effekt der einen Variable (Alter - unterteil in vier Altersgruppen) auf eine andere Variable (Discountrate) berechnen.

Spearman-Rangkorrelation. Oder wird ein nicht-monotoner Zusammenhang angenommen?

Dabei kommt bei einer Anova raus, dass der Unterschied nicht signifikant ist.

Was immer das heißen mag. p=0,050? p=0,99? Voraussetzungen wurden erfüllt, vor allem: ähnliche Varianzen zwischen den Gruppen (sofern die Gruppen unterschiedlich groß waren)?

Da meine Daten nicht normalverteil sind,

Normalverteilte Daten sind irrelevant. Relevant sind mitunter normalverteilte Werte innerhalb der einzelnen Gruppen bzw. normalverteilte Vorhersagefehler (Residuen) der Analyse. Aber selbst das nur bei kleinen Stichproben (Gesamt-n < 30).

habe ich noch einmal einen Kruskal-Wallis Test gemacht...dabei kam nun raus, dass der Unterschied tatsächlich signifikant ist.

p=0,00000000001? p=0,049?

Kann ich das so rechtfertigen und annahmen, dass der Unterschied tatsächlich signifikant ist?

Ob die Varianzanalyse korrekt durchgeführt wurde, ist unbekannt (siehe oben).
Varianzanalysen testen etwas anderes als Kruskal-Wallis-Tests, insofern gibt es kein "tatsächlich".
Das eigentlich naheliegende Verfahren, das die ordinale Skala des Alters ausnutzt und daher keine Informationen verschwendet, wäre die Spearman-Korrelation.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons