Schnaufen. Wollen wir uns mal den nächsten Punkt angucken?
Gut. Der nächste Punkt ist wahrscheinlich das,
was in den meisten Diplomaten oder in vielen mit quantitativen Arbeiten,
Diplomarbeiten dann mindestens einmal vorkommt.
Thema Mittelwertsunterschiede. Im Skript seht ihr nochmal so eine Erinnerung.
Kleiner Exkurs steht da drüber. Intervall skandierte,
nicht normal verteilte Daten. Also beides. Normalverteilte und
nicht normal verteilte Daten.
Ich suche nochmal
die Folie
Genau. Hab's nochmal auf Pulli aufgezogen. Einfach nochmal,
wenn wir als Erinnerung intervallskalierte Normalverteilte Daten haben,
was brauchen wir dann,
wenn wir zwei Stichproben haben und die unabhängig voneinander sind,
was wäre unabhängig, das einfachste Beispiel.
Männerfrauen, genau, super Beispiel, das ist immer so
der häufigste. Zwei Abhängige, was könnte das sein?
Zwei abhängige Variablen? Oh you nothing?
Vorher, nachher
Was letztens eine Studentin meinte im EP, fand ich ein schönes Beispiel,
wenn ich zum Beispiel Eltern und Kinderdaten direkt aufeinanderbezogen vergleichen will.
Wie schätzen Eltern die Lebensqualität ihrer Kinder ein und
wie schätzen Kinder die Lebensqualität von sich selbst ein?
Das wäre auch abhängig, das heißt,
ich ordne mal einem Fall zu oder auch ein Ehepaar.
Genau, da steht hierhinter nochmal TTES, T-Test für abhängige Stichproben.
Wenn ich mehr als zwei habe, die unabhängig sind,
die Gruppen, dann komme ich zur einfachen Varianzanalyse.
Also das war ja der Punkt,
wenn ich nicht nur Mädchen und Jungen habe,
sondern zum Beispiel ausländische Kinder, Kinder in der zweiten Generation hier,
also Migrationshintergrund und deutsche Kinder.
Dann habe ich ja drei Gruppen, dann müsste ich schon
drei T-Tests rechnen, damit ich alle Gruppen untereinander vergleiche.
Und dann habe ich ja wieder mein Problem der Fehler
Wahrscheinlichkeiten auf Summierung, auf Kumulierung.
Das heißt, da würde ich dann die Varianzanalyse nehmen,
weil die mir diesen Fehler rauskorrigiert.
Und wenn ich mehr als zwei Abhängige habe,
dann würde ich denen eine Varianzanalyse, wird Messwiederholung machen.
Also mehrere Abhängige wäre nicht nur Präpost,
sondern Präpost-Follow-up zum Beispiel
Und auch noch mal zur Erinnerung,
original skalierte oder nicht normal verteilte, intervallskalierte Variablen.
Bei zwei unabhängigen der U-Tests, bei zwei abhängigen der Will Coxen,
bei mehr als zwei unabhängigen der H-Tests, bei mehr als zwei abhängigen Freedment-Tests.
Angucken werden wir uns jetzt erstmal die T-Tests und auch mal,
wo man findet, wenn es denn nicht normal verteilt ist,
also die Non-Parametrischen und später dann die Varianzanalyse.
Erstmal zum Beispiel, dazu öffne ich jetzt den Datensatz,
Diplom, Martin, Beispiel, diverse.
Da habe ich ja zum Beispiel diesen TMTA und TMTB-Index,
den hatten wir ja schon, dieses Trailmarking-Tests.
Und wenn ihr euch erinnert, es ging irgendwie um Diagnosegruppen,
ich hatte gesunde, depressive und Zwangis.
Und es könnte mich ja zum Beispiel interessieren,
ob die zwanghaften und die depressiven unterschiedliche in diesem Trailmarking-Test
Schneiden. Das wäre dann eine klassische Frage eigentlich auch für Unabhängige.
Die hängen ja nicht miteinander zusammen. Um so ein bisschen ein Gefühl dazu gekommen,
erstmal, wie sehen denn eigentlich die Deskriptiven Statistiken aus?
Kann ich, das würde ich euch gerne mal zeigen,
muss ich nicht sagen,
ich nehme erstmal nur die Gesunden und spucke mir den Mittelwert aus.
Die ist Deskriptive, was wir gestern gemacht haben.
Und dann nehme ich die Zwangis und dann nehme ich die
Depressiven alle nacheinander und lasse mir wieder die Statistiken ausstiegspucken,
sondern ich kann das auch in einem Schritt machen.
Und zwar überanalysieren, kommt jetzt dieser Punkt
Mittelwerte vergleichen
Und da seht ihr als ersten Punkt vom Pull-Down-Menü Mittelwerte.
Da geht es gar nicht um Vergleich,
sondern da geht es quasi erstmal um die Darstellung.
Und um so ein bisschen ein Gefühl dazu gekommen,
mir dann mal die Daten anzuschauen, nehme ich jetzt mal diesen TMTA,
hole mir den rüber und als unabhängige Variablen,
also für welche Ausprägung der Variable will ich mir getrennt die Mittelwerte darstellen lassen,
nehme ich jetzt die Diagnose.
Unter Optionen könnt ihr dann auswählen, welche Statistik ihr dargestellt bekommen wollt.
Ich nehme Nur das minimale Mittelwert, Anzahl der Fälle,
Standardabweichung, das reicht mir jetzt erst mal.
Ihr könntet in diesem Schritt schon, das versteckt sich hier
unten, gleich auch eine Varianzanalyse mit euch ausgeben lassen.
Das lassen wir jetzt aber erst mal weg. Erstmal wollen
wir nur gucken. Dann seht ihr die Anzahl der Fälle,
mein NWA 53, die Depressiven haben einen Mittelwert von,
also die Gesunden haben einen Mittelwert von 25,26 ungefähr,
die Depressiven haben einen Mittelwert von 39,
die Zwangskranken haben einen Mittelwert von 41, 5 ungefähr.
Das heißt, wir sehen schon jetzt an den Rohwerten,
dass die Gesunden da irgendwie erst mal raushauen.
Aber die Depressiven und die Zwangskranken liegen ziemlich nah beieinander.
Also da weiß ich nur, kann ich nicht auf Augen scheinen,
also kann ich bei dem anderen auch nicht gucken,
ob es statistisch überhaupt signifikant würde.
Aber da weiß ich, der Unterschied ist schon mal ziemlich minimal.
Da würde ich mir gerne mal anschauen. Jetzt in
dem Beispiel, ob die sich jetzt bedeutsam voneinander unterscheiden.
Und dazu gehe ich jetzt in Analysieren, wie der Mittelwerte vergleichen
und gehe dann in dem Punkt T-Test, bei unabhängigen Stichproben.
Wieder der gleiche Aufbau der Dialogbox, links meine Variablenliste,
rechts kann ich irgendwie rüberholen, was ich abtesten will.
Den T-MTA wollte ich mir anschauen. Und hier unten seht ihr
jetzt die Gruppenvariable. Ich will ja zwanghaft in der Depressiven
vergleichen. Deswegen nehme ich mir jetzt die Diagnose darüber.
Und jetzt seht ihr Fragezeichen, Fragezeichen und da unten
wird Gruppen definieren aktiv
Wenn ihr da draufklickt, öffnet sich so eine Box,
wo ihr sagen könnt,
was ist meine Gruppe 1 und was ist meine Gruppe 2?
Das hat einfach den Grund, ich will ja jetzt,
T-Test kann ich ja nur zwei Gruppen miteinander vergleichen,
aber ich kann Variablen auswählen, die vier Gruppen,
fünf Gruppen, wie viele Gruppen auch immer unterscheiden.
In diesem Fall möchte ich gerne, hier unten sehen wir es nochmal,
die Gruppe 2 depressive mit der Gruppe 3 zwangskranke vergleichen.
Zwangskrank. Also vergleiche ich zwei mit Gruppe 3
und sage weiter
Und würde jetzt einfach mal okay sagen. Dann kriegt ihr so eine Gruppenstatistik,
nochmal N gleich 17 und N gleich 18. Also bei so
kleinen Gruppen müssten wir uns eigentlich nochmal den Shapiro Villac angucken.
Ist das jetzt normal verteilt oder nicht? Wenn ihr euch erinnert,
zumindest für die Gesamtgruppe war der TMTA,
das hatten wir gestern mal getestet, normal verteilt.
Und hier seht ihr dann so eine unendlich lange Tabelle,
was da drin steckt, ist sozusagen als erstes,
hier seht ihr eure Variablen und dann seht ihr hier Varianzen,
sind gleich und darunter,
Varianzen sind nicht gleich
Ja, eine Bedingung war ja irgendwie Intervalldaten müssen sein,
die ich da vergleiche und normal verteilt sollten, sie sein.
Und dann war dann noch was mit Varianzhomogenität.
Und das habt ihr bei SPSS in dem Testgleich mit drin.
Also das müsst ihr nicht getrennt rechnen, sondern das kommt hier.
Dieser erste Punkt, Levine-Test der Varianzgleichheit,
da habt ihr einen F-Wert und eine Signifikanz angegeben.
Jetzt ist die Frage, was heißt das, wenn da steht?
Als Signifikanz 0,913. Wenn wir es nicht wissen,
machen wir einfach mal den rechten Mausklick uns wieder den Ergebnisassystemen.
Der hilft immer so schön weiter. Der erklärt jetzt erstmal
die ganze Tabelle. Ich will ja den Levine-Test wissen.
Da besteht was. Wenn der Signifikanzwert für den Levine-Test hoch ist,
also größer als 5%, dann können wir die Ergebnisse nehmen,
die in der Spalte für die angenommenen gleichen Varianten bei der Gruppe stehen.
Mit anderen Worten, wenn der also nicht signifikant ist,
also größer als 5% ist, dann kann ich annehmen,
dass die Varianten gleich sind
Also, ähnlich wie beim Normalverteilungstest,
beim Levin-Test freuen wir uns über eine Nicht-Signifikanz,
weil es dann heißt, wir können die H0 gleich beibehalten.
Die Varianzen sind gleich. Ich mache den mal nur klein
. Dann seht ihr einen Tee-Wert, den Freiheitsgrad,
eine Signifikanz für den Mittelwertvergleich. Die ist hier null,
also ich kann in der oberen Zeile gucken,
das hatten wir ja gerade festgestellt.
Die ist 0,647.
Was heißt das
0,647, so unser Signifikanzwert war ja irgendwie
so kategorisch erst mal festgelegt bei 5 Prozent.
5 Prozent wäre 0,05, das ist deutlich größer.
Bei anderen Worten, es ist nicht signifikant. Und was
heißt das für meinen Test, den ich gemacht habe?
Ich habe auf mittelwerts Unterschiede getestet. Das heißt,
die H0 wäre, es besteht kein Unterschied zwischen den Gruppen.
Und wenn ich keine Signifikanz habe, dann behalte ich die H0 bei.
Also es besteht kein Unterschied zwischen den Gruppen.
Das wäre jetzt sozusagen unser Ergebnis für diesen einfachen T-Test.
Nachher kommen wir noch mal kurz zu dem Beispiel,
wenn wir bei der Varianzanalyse sind. Was wäre denn,
wenn ich jetzt gerne mal alle drei Gruppen miteinander vergleichen wollte?
Denn die Alternative wäre ja nicht wirklich machbar.
Ich rechne jetzt noch mal einen T-Test von den Depressiven mit
den Gesunden und den Gesunden mit den Zwangkranken und habe dann
drei Tests und eine Menge an Fehler Wahrscheinlichkeiten.
Genau, aber erst mal bleiben wir beim T-Test.
Ihr findet hier oben bei Analysieren und der Mittelerte vergleichen noch
so ein paar andere Punkte
Nämlich zum Beispiel den Tee-Test bei einer Stichprobe. Habe ich
jetzt kein Beispiel zu mitgebracht, aber das wäre sozusagen die Möglichkeit,
ein eure Stichprobe gegenüber zum Beispiel im Normwert zu testen.
Also wenn ihr gucken wollt, ob eure Stichprobe,
Hamburger Grundschüler in der Lebensqualität sozusagen abweicht von den Normwerten,
die da erhoben wurden für Grundschulkinder deutschlandweit,
dann könntet ihr hier in diesem Beispiel gegen einen festen Testwert testen.
Also viel Spielraum hat man da nicht.
Braucht man eher selten, aber kann eben sein,
wenn ihr mit Normwerten vergleichen wollt oder so
Unter Analysieren findet ihr unter der unabhängigen Stichprobe noch das Beispiel für die Gepatenstichproben.
Und das würde ich mir gerne auch nochmal mit euch anschauen.
Gepathisch, Stichproben meint dann hier halt einfach abhängige Stichproben.
Das ist so von der Formulierung halt ein bisschen, aber eigentlich ja klar.
Und da bleibe ich in diesem Datensatz und schaue mir jetzt mal an,
ich habe ja TMTA 1 und TNTA 2 habe ich in dem Datensatz drin.
Und das soll sozusagen die erste Erhebung und die zweite sein.
Und wenn ich das sozusagen für meine Gruppen mir anschauen will,
ist das halt eine typische Abhängige.
Vorher Nachherfragen. Das heißt, hier sieht es einen Tick
anders aus. Ich habe hier meine Variablen,
aber hier unten ist noch so ein extra Kästchen.
Und wenn ich jetzt hier den ersten Wert anklicke, dann seht ihr,
er nimmt das hier unten runter und er packt mir das hier als Paare.
Das liegt daran, dass ihr mehrere TTS gleichzeitig machen könnt.
Also ihr könnt mehrere Paare packen und die rüberschieben und dann rechnet er
für alle gleich unabhängig, aber voneinander halt einen Tee-Test.
Wenn ihr euch hier verklickt habt und den doch nicht haben wolltet,
dann müsst ihr einfach nochmal draufklicken,
dann ist die Auswahl
wieder aufgehoben
Aber ich habe der richtig geklickt, also nehme ich TMTA 1 und TMTA
2. Jetzt habe ich beide ausgewählt und jetzt muss ich sie rüberholen.
Und dann seht ihr hier das Paar nochmal zu kontrollieren.
TMTA 1, TMTA 2. Sagen wir einfach mal okay und
gucken uns an, was der uns als Ergebnis liefert.
Ihr seht jetzt hier, Statistik bei gepaarten Stichproben,
dann seht ihr das Paar, ist TMTA 1 und TMTA 2.
Ihr seht die Mittelwerte, 32,6 und 26,3.
Ihr seht das N,
die Standardabweichung
Hier unten ist dann beim Tee-Test immer die Korrelation bei gepaarten Stichproben.
Angegeben. Korrelation ist klar, wenn ich abhängig bin,
dann heißt das, wir nehmen an, dass die in direkten Bezug stehen.
Und deswegen gibt er dann auch immer die Korrelation mit aus,
weil er halt davon ausgeht,
dass der erste mit dem zweiten Test wird, zusammenhängt.
Und darunter seht ihr dann eure Statistik für den Test
bei gepaarten Stichproben. Hier noch einmal den Mittel,
Mittelwert und die Standardabweichung allerdings für die Differenzen.
Das heißt, da guckt er sich die Differenzen an
und bildet über alle Differenzen Mittelwert und eine Steuerung
Und hier redet ihr ganz hinten dann, eure Signifikanz.
Und in diesem Fall habe ich ein Signifikantes Ergebnis,
das ist kleiner als 5 Prozent.
Das heißt, uns heißt uns. Heißt dann was
für uns? Ja. Das ist ein signifikanten Unterschied zwischen
dem ersten und dem zweiten Linuszeitpunkt.
Genau. Also es gibt einen statistischen Unterschied zwischen ersten und zweiten Messzeitpunkt.
Was er hier jetzt nicht mit drin hat,
ist dieser Levine-Test
Das heißt, ist eigentlich auch logisch,
wenn ich die gleichen Schlichtproben vorher und nachher befrage,
dann nimmt dieser Test einfach an, dann sind die Varianzen natürlich gleich,
weil es sind die gleichen Individuen.
Deswegen testet er das nicht mit ab. Das,
was immer so ein Punkt ist bei diesem ganzen Mittelwertsvergleichen,
es sagt uns jetzt noch nicht wirklich was darüber aus,
wie bedeutsam dieser Unterschied jetzt auch ist.
Wir haben jetzt einfach nur rausgefunden, statistisch gesehen,
aufgrund meiner Daten ist nicht anzunehmen,
dass die beiden Zeitpunkte oder liegen die beiden Zeitpunkte so weit auseinander,
dass sie sozusagen sich bedeutsam verändert haben.
Bei unabhängigen Stichproben ist es immer ganz schön vorstellbar,
finde ich, Männern und Frauen zum Beispiel im Vergleich,
würde eine Signifikanz heißen.
Es ist so unwahrscheinlich, dass die beiden Verteilungen einer Gesamtverteilung angehören.
Oder der Bedingung, dass sie normal verteilt werden.
In diesem Fall wäre es dann auch sozusagen für vorher und
nachher ergeben sich zwei unterschiedliche Verteilungen. Wenn ich jetzt sagen will,
wie groß dieser Unterschied ist, wie bedeutsam dieser Mittelwertsunterschied ist,
dann hilft mir SPSS beim Tee-Test leider nicht weiter.
Also wenn ihr das Wort nochmal Effektstärke-Effektgröße im Kopf habt,
das wäre dann eine Sache,
die wir beim Tee-Test
sozusagen selber ausrechnet
Als Erinnerung, Mittelwerte der sozusagen Mittelwert vorher,
das Mittelwert nachher geteilt, durch die Streuung wäre dann Kohnsdé.
Ich weiß nicht, ob ihr das noch erinnert als Effektstärke.
Und da war so eine Kategorisierung, ähnlich wie bei der Kochrelation,
0-3 bis 0-3 kleiner Effekt um die 0-
5 mittlerer Effekt und um den ab 0-8 großer Effekt.
Wir könnten es in diesem Fall einfach mal machen.
Es ist allerdings so ein Thema für sich,
weil es dann je nachdem, was man macht, noch verschiedene Gewichtung gibt.
Also ich teile ja durch die Streuung. Das heißt,
ich standardisiere. Und welche Streuung nehme ich jetzt,
nehme ich die vom ersten Messzeitpunkt oder nehme ich die vom zweiten Messzeitpunkt?
Beziehungsweise wenn ich eine Kontrollgruppe habe,
nehme ich die von der Kontrollgruppe oder von der Interventionsgruppe,
da gibt es verschiedene Ansätze.
Also wenn ich zum Beispiel in meiner Diplomarbeit war es so,
ich hatte 50 Interventionskinder, 20 Wartegruppenkinder.
Und da habe ich dann sozusagen eine Formel von Klauer,
heißt der, von Carliosef Klauer benutzt.
Der hat die Streuung gepolt. Das heißt,
er hat anhand der Stichprobengröße gewichtet
Ist nur eine Entscheidung, dass Konservative oder so,
wie man es bei einem klinischen Forschern liest,
ist so, dass man die Streuung der Kontrollgruppe nimmt,
weil man die ja als Bezugsgröße nimmt sozusagen.
Nehmen wir in diesem Fall Kontrollgruppe, wäre also erster Messzeitpunkt,
würden wir dann einfach mal 32,63, nenne ich jetzt mal,
also diesen ersten Mittelwert zum ersten Zeitpunkt, minus 26,3,
ist gleich,
geteilt durch die Standardabweichung unseres ersten Messzeitpunktes,
bereit sind
4,5. Das heißt, wir würden hier einen Effekt rauskriegen von
0,47. Also einen mittleren Effekt. Und das ist halt sozusagen
das Effektmaß hat die Besonderheit, dass es unabhängig ist.
Also es lässt sich halt kategorisieren, einfach dadurch,
dass es standardisiert ist, gibt es dann die Bezugseinheit,
ist ein mittlerer, ist ein großer, ist ein kleiner Effekt.
Wenn ihr jetzt die Ruhwerte hier anseht, dann seht ihr,
okay, da sind sechs Rohwertpunkte, Unterschied. Aber sechs Rohwertpunkte,
ein Test, der von 0 bis 60 geht,
heißen halt was anderes als vom Test,
der von 0 bis 500 geht oder so.
Deswegen sozusagen die Effektstärke
Und wenn ihr Interesse habt, ich habe, müsst ihr dann noch mal Bescheid sagen.
Ich habe für meine Diplomarbeit halt einfach das in Excel gemacht
und habe dann diese Formel für gepolte Streuung einfach gleich reingegeben in Excel und dann braucht man nur in vier kleine Zellen,
die das N, nein, in sechs Zellen sind,
ist dann das Ende Experimental der Kontrollgruppe,
Mittelwerte und Streuung,
also beziehungsweise Varianz eingeben und dann spuckt einem unten gleich die,
ich habe es mit dem Sprung.
Dann gibt er einem unten gleich die Effektstärke an.
Also wer da Lust hat, sie zu verwenden,
ist halt ein simples Excel-Dokument, aber Ist halt,
spart ein bisschen Arbeit. Müsst ihr dann nochmal Bescheid sagen.
Genau, das zu den D-Tests. Ihr seht hier unten,
bei Analysieren waren wir eben beim Mittelwertsvergleiche noch einen letzten Punkt, die einfaktorielle Anova.
Analysis of Variance, das heißt es einfach nur, ne?
Also die einfaktorielle Varianzanalyse. Das heißt,
die versteckt sich hier bei diesen ganz, ganz einfachen Mittelwertsvergleichen.
Und wenn ihr jetzt für zwei Gruppen einen einfachen zwei unabhängigen
Gruppen einfach Mittelwertsunterschied macht, einen Tee-Test für unabhängige Stichproben.
Dann würdet ihr exakt die gleichen Ergebnisse bekommen,
wie beim Teetest für unabhängige Stichproben. Wir lassen den Punkt jetzt
erst mal aus und ich verrate euch noch mal ganz kurz,
wo ihr die parametrischen, non-parametrischen findet.
Da gibt es hier unten den Punkt, nicht parametrische Tests.
Und da findet ihr ein bisschen anderer Formulierung,
zwei unabhängige Stichproben, K-Unabhängige Stichproben, zwei verbundene Stichproben,
meint dann wieder gepaarte, also abhängige und k-verbundene Stichproben.
Und wenn ich jetzt mal in die zwei unabhängigen reingehe,
Sieht das ähnlich aus wie bei diesem T-Test für Unabhängige.
Ich kann meine Variabliche hier rüberholen, in die Testvariable.
Ich habe hier wieder eine Gruppierungsvariable. Ich muss wieder Gruppen definieren
. Und hier unten, ich muss mich nicht erinnern,
war das jetzt der U-Test oder war das jetzt der Real Coxen?
Hier unten steht schon die Auswahl, was ich machen kann.
Und da steht dann standardmäßig der EU-Test angeklickt.
Wobei, vielleicht habt ihr die Probleme nicht. Also,
was ist jetzt für was, U-Test oder Will Coxen?
Kleine Iselsbrücke, U-Test wie unabhängig für die Unabhängig
Prinzip bei SPSS. Ihr sucht ja einfach nur nach zwei
nicht verbundene oder zwei unabhängige Stichproben.
Die Box geht auf und da steht U-Test.
Also man muss es eigentlich nicht mehr wissen.
Ich gebe es jetzt mal nicht. Also ich gebe es,
rechne es jetzt einfach mal nicht,
sondern zeige ich noch mal kurz den anderen bei Nicht-Parametrische.
Zwei verbundene Stichproben. Sieht auch ähnlich aus.
Hier habe ich wieder sozusagen diese Pärchenbildung. Das heißt,
ich kann wieder den ersten und den zweiten markieren, rüberholen.
Und gleiches Spiel. Ich muss mir nicht merken, ach,
das war der Real Coxen, sondern welchen Test soll ich durchführen?
Tenovel Coxen
Da gibt es eben so einige andere.
Ihr könnt über rechte Mausklick euch wieder erzählen lassen,
was sagen denn die anderen, was machen die?
Das kann halt manchmal, ja, manchmal ist es ganz nett.
Zu wissen, vielleicht finde ich da ja was anderes.
Also SPSS kann doch, finde ich, erstaunlich viel der non-parametrischen Verfahren.
Wenn ihr da so ein paar Hinweise braucht,
welchen Test würde ich denn gerne benutzen und euch reicht dieser Text nicht,
das ist ja vielleicht auch ein bisschen wenig als Literatur,
gebe ich euch nochmal den Tipp für die kurz gefasste Statistik in der klinischen Forschung von Bords und Liener.
Das ist so ein nettes Nachschlagewerk. Könnt ihr euch ja gerne nachher mal anschauen,
wo man immer anhand von Beispielen durchgeführt wird und welchen Test würde ich jetzt nehmen?
Und dann ist da nochmal ein genaues Beispiel für den Vorzeichen-Test und dann kann man den einfach mal,
also da wird sogar angegeben,
wie er ihn per Hand rechnet, aber wenn ihr wisst,
das ist der Test, den ich will,
dann könnt ihr ihn auch als PSS rechnen lassen.
Genau, so erstmal die Box davon. Und dann würde ich
euch gerne jetzt einfach mal drauf losjagen, selber zu probieren.
Mittelwertsvergleiche bei zwei Gruppen zu rechnen. Diesmal aber nicht so,
wie ich es gemacht habe, ach,
ich erinnere noch, das war nochmal verteilt von gestern,
sondern Mal dürft ihr gerne überprüfen,
ob es nochmal verteilt ist und euch dann für eines der beiden Verfahren entscheiden.
Und zwar Übung Mittelwertsvergleich für zwei Gruppen,
erste Aufgabe in dem Datensatz wieder Studium, destribtive Statistiken.
Erste Aufgabe studieren die männlichen Studenten im Mittel
mehr oder weniger lang als die weiblichen und die zweite Aufgabe
gibt es einen Unterschied in der durchschnittlichen psychischen Lage zwischen den Geschlechtern
Die studieren die männlichen Studenten im Mittel. Ich brauche erstmal
meinen Studenten, Studiumsdatensatz. Ich erinnere mich an gestern,
Psyche wollen wir jetzt uns angucken,
in der zweiten Frage in der ersten Semester.
Irgendwas war da. Haben wir schon mal Normalverteilung getestet?
Ich weiß es nicht mehr ganz genau.
Aber ich erinnere mich, dass wir darüber diskutiert haben,
ob die überhaupt Intervalldaten sind oder nicht.
Und der Tee-Test hat ja so eine Voraussetzung,
Intervall,
wenn wir nochmal hier reingehen
Intervall skalierte und normal verteilte Daten. Ich würde sagen,
wir haben gestern schon angenommen, wir haben Originaldaten,
wir nehmen das einfach heute weiter an und brauchen dann gar nicht beim T-Test zu gucken,
sondern, was haben wir uns vorhin angeschaut,
bei den nicht parametrischen Tests, zwei unabhängige Stichproben,
also den Men Ridney O-Test.
Ich kann jetzt faul sein, bin ich auch gern.
Die Frage war ja, Geschlecht und Semester und Geschlecht und Psyche.
Das heißt, jedes Mal habe ich die gleiche Europierung.
Hier seht ihr, ist die Box ganz groß für Testvariablen.
Also bin ich jetzt mal faul und nehme Semester und Psyche gleichzeitig rüber.
Und als Gruppierungsvariable hatte ich gesagt, ist Geschlecht.
Ich weiß es jetzt noch, es war 1-2 kodiert,
wenn ich es nicht mehr weiß, müsste ich gucken,
nicht, dass es 0-1 kodiert ist und ich die Gruppen so benenne und er nichts findet.
1-2, weiter und Man Whitney ist schon angeklickt
Da sage ich einfach mal, okay, dann seht ihr
als erstes, mit Whitney-Statistik sieht ein Tick anders aus.
Gibt halt nicht als erstes irgendwelche Mittelwerte oder so,
weil wir entweder nicht normal verteilte Daten haben.
Da könnte ich mir zwar einen Mittelwert angeben lassen,
aber Originaldaten würde ich mir ja eh keinen Mittelwert angeben lassen.
Deswegen gibt er den nicht mit automatisch mit aus.
Was ich sehe, ist sozusagen meine Testvariablen einzeln dargestellt,
obwohl ich sie gleichzeitig rübergezogen habe, macht er für beide einzeln die Tests.
Das heißt, hier weiblich männlich Anzahl Semester und dann weiblich,
männlich und dann vergibt er Ränge. Das ist ja so
die Annahme dieser Man Whitney, nimmt ja nicht Intervalldaten an,
sondern bildet sozusagen für jeden Rohwert, vergibt er einen Rang.
Wenn ihr zwei Gruppen habt, vergibt er die Ränge für
alle Rohwerte in der ersten Gruppe und für alle Rohwerte in der zweiten Gruppe.
Und dann vergleicht er sozusagen diese Ränge und mittelt diese Ränge
und hat damit dann wieder Intervalldaten und vergleicht die dann.
Und hier unten seht ihr die psychische Lage mittlerer Rang, weiblich, männlich.
Darunter ist dann die Statistik, Für beide einzeln.
Da seht ihr den Man-Witney-EU-Wert. Willkox und V,
weiß ich nicht genau, was sich da verbirgt hinter.
Und hier unten die asymptotische Signifikanz zweiseitig. Also sowohl der
T-Test als auch die non-parametrischen Testen immer zweiseitig. Das heißt,
auch in dem Ergebnis, was wir eben hatten hier,
und bei dem für Unabhängige,
hier hatten wir ein signifikantes Wert von 0,647,
das ist zweiseitig.
Hätten wir jetzt einseitig, könntet ihr das einfach halbieren?
Wäre aber trotzdem nicht signifikant. Aber wie gesagt,
einseitig würdet ihr nur gegründet eigentlich testen
Also nur, wenn ihr davon ausgeht, vorher, nachher,
nachher, meiner Intervention würden die Werte natürlich sich verbessert haben und die sind Tone zurückgegangen sein,
dann, dann könntet ihr einseitig testen.
In diesem Fall hatten wir jetzt überhaupt keine Richtung,
weil wir nicht wussten,
ist das eine höher oder niedriger sind die Mädels oder Jungs jetzt psychisch unglücklicher,
glücklicher, studieren wie länger oder weniger lang,
hatten wir keine Ideen zu.
Also brauchen wir gar nichts halbieren an Signifikanzniveau
haben für die Semesteranzahl,
einen Wert von
Was sagt uns das? Genau, er ist nicht signifikant.
Und was heißt das? Wir sprechen da, eigentlich kriegt es
das Unterschied. Genau. Also wir müssen ja null beibehalten,
die Stichproben sind gleich. Genau, es gibt keinen Unterschied.
Und bei der psychischen Lage ist es ja deutlich kleiner.
Also 0,5. Können wir mal reingucken und gucken,
ob wir zu sehen bekommen.
Na, bei der sechsten Stelle dann, ne
Das war das Ding mit der rechten Maustaste und dann Zelleneigenschaften.
Genau, bei der sechsten Stelle kommt dann die Eins.
Also es ist signifikant. Das zweite Ergebnis für die psychische Lage
. Das heißt, wir müssen die Haare null verwerfen.
Und was heißt das inhaltlich? Ja. Männer und Frauen
unterscheiden sich bezüglich ihrer psychischen Lage.
Aber wie die das jetzt ausschließen, die dadurch noch mehr.
Genau, wie es aussieht, wissen wir nicht.
Wir wissen einfach nur, es gibt statistischen Unterschied.
Indirekt können uns dabei jetzt die mittleren Ränge helfen.
Die sind aber, finde ich, nicht ganz so anschaulich
Ihr seht ja hier, bei der psychischen Lage seht ihr
auf jeden Fall schon mal einen großen Unterschied im mittleren Rang.
Also weiblich, die haben irgendwie einen Wert von 39
als mittleren Rang, die männlichen Wert von 64.
Jetzt müsstet ihr, um euch wirklich sozusagen herzuleiten,
wie rum, was jetzt bedeutet, wissen,
wo fängt SPSS an, wofür gibt er den ersten Rang.
Wenn meine Variable von 1 bis 7 die geht,
fängt er dann bei sieben an oder bei 1 an,
die eins zu vergeben.
Und was heißt eigentlich? Eine 7 und was heißt
eine 1? Also es sind zwei Schritte
Im Prinzip SPSS fängt immer bei der Eins an,
weil er weiß ja nicht, wie viel Wert es nach hinten gibt.
Es kann ja sein, dass der Sbau bis 100 geht,
dass er bis sieben geht.
Das heißt, je niedrigere, mittlere Ränge, desto niedrigere Rohwerte.
Also das ist zwar schon ein Ediz, aber jetzt müssen wir noch wissen,
was heißt denn ein niedriger Wert in der psychischen Lage?
Da können wir dann einfach nochmal reinschauen, psychische Lage,
eins, je niedriger, äußerst labil, zwei labil,
drei stabil, je niedriger, desto lawiler.
Desto instabiler sozusagen. Also haben die Frauen eher die Werte im
instabilen Bereich und die Männer eher im stabilen Bereich anscheinend.
Eine Möglichkeit ist natürlich bei sowas, gut,
bei Originalen können wir uns nicht die Mittelwerte ausgeben lassen,
aber vielleicht ein Median für die Einzelnen sich ausgeben zu lassen oder
als Indiz vielleicht sich trotzdem mal einen Mittelwert ausgeben zu lassen,
aber eben zu wissen,
eigentlich darf ich den jetzt nicht benutzen.
Weil das mit den Rängen ist dann doch ein bisschen zweimal
um die Ecke gedacht. Aber eigentlich stimmt es ja so
ein bisschen mit dem, was wir gestern uns angeschaut hatten.
Was hatten wir uns da angeschaut
Nee, da hatten wir es gar nicht auf Geschlecht geguckt.
Da haben wir eine psychische Lage und soziale Lage uns angeschaut.
Genau. Habt ihr zu den Men Whitney gerade Fragen?
Ja, von wirklichem Fall hat, dass man das einseitig macht.
Wo kann es denn einen geben? Gar nicht. Ihr
würdet einfach das Signifikantsniveau halbieren. Weil das ist jetzt sozusagen
zweiseitig und wenn ihr das halbiert, dann hieße das Allerge,
das Signifikantsniveau auf eine Seite eurer beiden Gruppen sozusagen.
Und dadurch könnt ihr es einfach halbieren bei einseitigem Test.
Das heißt, wenn ihr dann einen Testwert von 0,056 drinstehen habt,
aber einseitig testet, dann könnt ihr sagen, okay,
super ist
Was habe ich gesagt, 5, 6, ne?
2, 8. Und hätte damit dann sozusagen eine Signifikanz.
Wobei dieses mit dem einseitig und zweiseitig testen,
ist halt wirklich so eine Sache, wenn ihr aus der Literatur Hinweise habt,
ja, dann kann man was gerichtet formulieren.
Und dann kann man auch einseitig testen. Aber auf der
sicheren Seite seid ihr immer, wenn ihr dann auch nochmal zweiseitig testet,
weil das Konservative halt wäre, weil er in beide Richtungen schaut.
Und wenn das dann auch sozusagen statistisch abgesichert ist,
umso schöner für euch. Also konservativ, es gibt auch Leute,
die sagen einfach, wie so einseitig, was soll das,
Gemurkse, ich teste einfach prinzipiell zweiseitig.
Ist eine Entscheidung. Ich finde, wenn man gerichtet
eine Fragestellung hat, dann kann man auch einseitig testen.
Ja, also ich mache das immer so,
dass ich dann durchgucke und alles markiere sozusagen,
was unter dem Koma 05 ist und aber auch und in einer anderen Phase markiere,
was sozusagen 0,1 ist. Es ist dann auch wichtig,
also da ist es ein Denkfehler bei mir, also sozusagen,
dann wird es doppelt so, also sozusagen auch ein 10-Prozent-Niveau,
weil wenn ich einseitig tätze, könnte ich ja den,
was weiß ich, 5 Prozent nehmen.
Also das ist dann halt die Entscheidungsfrage, wenn ich sage 10-Prozent-Niveau und das halbiere,
bin ich ja wieder bei 5 Prozent. Also das wäre dann,
wenn ich eine gerichtete Fragestellung habe, kann ich sagen,
wenn ich ein Ergebnis habe beim zweisättigen Test von 0,1 kann ich sagen,
ja, einseitig getestet wäre es 5 Prozent, wäre es signifikant.
Aber ist eben so eine Entscheidungsfrage. Es gibt auch Leute,
die ich, ja, die Diskussion hatten wir immer öfter im Forschungsseminar.
Ist nicht sozusagen ein Wert von 0,08,
also zwar noch unter 10, über 5,
aber unter 10 Prozent, ist das nicht auch so ein Indiz?
Und da gibt es so Formulierungen wie in der Tendenz oder so.
Also es ist dann immer Geschmackssache. Es ist auch die Frage,
ob man sich wirklich so an dem Signifikanzniveau festhalten muss.
Also es ist natürlich sozusagen einfach Wahrscheinlichkeitsrechnerisch die Grundlage zu sagen,
okay, wie wahrscheinlich ist es, dass diese Verteilung,
diese zwei aus einer Grundverteilung kommen.
Das ist das Prinzip und dann eben zu gucken, Intervall sich anzuschauen,
wie viele meiner Werte fallen hier rein und wie realistisch wäre es,
dass es dann eine Verteilung ist.
Aber das, was ja eigentlich viel interessanter ist,
ist die Frage danach. Jetzt habe ich einen bedeutsamen Unterschied festgestellt,
also einen statistischen Unterschied festgestellt, wie bedeutsam ist der?
Also sprich, das, was wir vorhin hatten,
effektschlage und wie groß ist jetzt tatsächlich die Differenz?
Und das wäre dann immer, es geht teilweise so weit,
dass einige sagen, signifikant ist, braucht man sowieso nicht.
Hauptsache, man gibt Effekte an. Finde ich schwierig,
weil wenn es nicht abgesichert ist gegenüber eines Zufalls, Fall sozusagen.
Eine Signifikanz kann man immer rechnen. Eine, Entschuldigung,
eine Effektstärke. Also Mittelwert, minus Mittelwert, Durchstreuung,
zeigt uns schon, habe ich eine Effektstärke.
Aber ob die jetzt der Unterschied, dieser effektstarke beschreiben soll,
überhaupt statistisch abgesichert ist, habe ich noch nicht.
Also im Prinzip wäre es beides,
ich möchte eigentlich einen signifikanten Effekt haben und dann muss ich
die Effektgröße angeben, aber brauche halt auch die Signifikanz.
Einfach damit es abgesichert ist. Genau,
also Plädoyer für Effektstärke, aber eben auch für dieses Grundprinzip,
wie wir testen aufgrund dieser Wahrscheinlichkeitsrechnung aufgrund von Verteilungseigenschaften,
das nicht zu vergessen