Chi-Quadrat Test (Diplomarbeit Frage)

[polo]

Hallo alle zusammen!

Meine Frage wäre, ob ein Chi-Quadrat-Test bei zwei ordinalen Daten angemessen ist?

Momentan mache ich im Zuge der Diplomarbeit Hypothesenprüfungen. Beim Fall von zwei ordinalen Daten wurde ein Chi-Quadrat-Test durchgeführt. (Hinsichtlich der Zusammenhangsstärke haben wir dann Kendall-tau-b interpretiert) Wäre das so der falsche Weg?

Bitte um Hilfe bzw. vielen Dank für jede Antwort!

[dutchie]

Hallo polo

Ich denke es geht um den Zusammenhang von zwei ordinalen Variable.
Wenn ich Kendall hernehme um die Größe des Zusammenhang zu beschreiben,
sollte ich auch Kendall auf Signifikanz prüfen, das geht, somit gibt es keine Grund für CHI2.

Ich mach aber keinen fehler, wenn ich ordinale daten wie nominale behandel.

Aber es steht in frage was du da für daten hast:
Ich schätze du hast Kathegorien vorliegen, die geordnet sind, z.B. Schulabschluß: Hauptschule - Realschule - Gymnasium
Der idealzustand einer ordinalen Variable ist die Rangreihe, ohne Bindungen, ein Rang pro Merkmalsträge. starke ordinal skala
Obiges Beispiel ist nur schwach ordinal, mit nicht nur größer und kleiner Relationen sondern es ist auch gleichheit zwischen den Merkmalsträgen (Bindungen) zugelassen.
innerhalb einer Kathegorie, möglich.Das ist hybrid, nicht mehr nominal und noch nicht ordinal.
Nebenbei Schulabschluß ist keine ordinale Variable, sondern Resultat eines komplexen metrischen geschehens.
Schulabschluß wird üblicherweise als IQ Ersatzmaß herangezogen.
Ich glaube Kendall wird verzerrt bei vielen Bindungen...gut ist das jedenfalls nicht.
Obwohl nur schwach ordinal ist eine Aussage sinnvoll wie: je höher das Niveau des Schulabschlusses desto größer (bla bla) die Schuhgröß.
Das ist eine gerichtet positve oder negative zusammenhangshypothese (einseitig getestet) und der Zusammenhang kann als monoton beschrieben werden--> ordinal
Auf nominalniveau würde man testen: Es gibt einen Zusammenhang, oder es besteht eine Abhängigkeit, das bezieht sich auf Wahrscheinlichkeitsaussage.
Die fürs erste nicht genauer beschrieben werden können (irgendwie über bedingte Wahrscheinlichkeiten). Es gibt keine Moglichkeit einer einseitigen Hypothese,
und der Zusammenhang ist nicht auf höherer Ebene beschrieben (monoton linear oder usw.)

Meine Frage wäre, ob ein Chi-Quadrat-Test bei zwei ordinalen Daten angemessen ist?

Es gibt keinen Grund das zu tun, es sei den man will auf Information verzichten, und wenn Kendall, dann auch Kendall auf sig. prüfen.
Es ist ja möglich, das Kendall=0 und CHI2 signifikant.--und dann?

Wäre das so der falsche Weg?

Sorry es gibt nicht "so falsch", es gibt nur ganz falsch oder ganz richtig.

gruß
dutchie

[polo]

Hallo polo

Ich denke es geht um den Zusammenhang von zwei ordinalen Variable.
Wenn ich Kendall hernehme um die Größe des Zusammenhang zu beschreiben,
sollte ich auch Kendall auf Signifikanz prüfen, das geht, somit gibt es keine Grund für CHI2.

Ich mach aber keinen fehler, wenn ich ordinale daten wie nominale behandel.

Hallo dutchie bzw. vielen Dank für deine nette Antwort!

Also, es geht darum, dass ich und ein Kollege aus einer bekannten Studie Hypothesen formuliert haben bzw. diese nun überprüfen wollen. Das Thema ist Arbeitslosigkeit. Hierzu haben wir einen quantitativen Fragebogen erstellt (n=100 Arbeitslose).

Dieser Fragebogen hat 3 Teile enthalten: 1. Teil bezog sich auf Fragen, als die Personen noch berufstätig waren,
2.Teil bezog sich auf die gleichen Fragen von Teil 1, ABER seitdem sie arbeitslosen waren & der 3 Teil fokussierte sich auf die soziodemografischen Daten

Die Hypothese, die ich hier konkret genannt habe, lautet folgendermaßen: "Wenn Menschen arbeitslos werden, wird ihr Kontakt zum sozialen Umfeld geringer."

Um die Hypothese zu testen, haben wir aus unserem Fragebogen 2 Variablen genommen, die ordinales Datenniveau aufweisen.

Unsere H0 lautete hier: Es gibt keinen Zusammenhang hinsichtlich der verbrachten Zeit mit Bekannten bzw. Freunden vor bzw. während der Arbeitslosigkeit. H1: Es gibt einen Zusammenhang hinsichtlich ......

Danach haben wir einen CHI2 durchgeführt (dieser war signifikant). Um die Stärke des Zusammenhangs zu interpretieren, haben wir Kendall-tau-b herangezogen.

Die Frage ist nun, ob diese Auswertung falsch ist? Soweit ich es verstanden habe, müsste es aber richtig sein, da wir ein Assoziationsmaß für ordinale Daten interpretiert haben bzw. kategoriale Daten für den CHI2 verwendet haben.

MfG
polo

[dutchie]

Hallo polo

ach mir scheint, das ist so ein home made SPSS Problem.
geh mal nicht in [deskriptive Statistik] --> [Kreuztabelle]-->[Statitik], da warst du oder?
da das häckchen bei Korrelation setzten nicht bei CHI2, dann bekommst du den Test für Spearman
auch ordinal, bekommst aber auch Pearson (wäre falsch weil setzt intervall voraus),
Somit Achtung SPSS weiß nicht, dass das nur ordinal ist.

Für Kendall klicke [Korrelation] --> [bivariat]-->da auf Kendall kicken, das erzeugt auch den richtigen sig.Test
für Kendall
Zur Ho: das ist so nicht gut, deshalb auch die Konfusion..

nominal Ho: Es gibt keine Abhängigkeit --> CHI2
ordinale Ho: Es gibt keinen monotonen Zusammenhang---> Kendall
intervall Ho: Es gibt keinen linearen Zusammenhang---> Pearson

gruß
dutchie

[polo]

Hallo polo

ach mir scheint, das ist so ein home made SPSS Problem.
geh mal nicht in [deskriptive Statistik] --> [Kreuztabelle]-->[Statitik], da warst du oder?
da das häckchen bei Korrelation setzten nicht bei CHI2, dann bekommst du den Test für Spearman
auch ordinal, bekommst aber auch Pearson (wäre falsch weil setzt intervall voraus),
Somit Achtung SPSS weiß nicht, dass das nur ordinal ist.

Für Kendall klicke [Korrelation] --> [bivariat]-->da auf Kendall kicken, das erzeugt auch den richtigen sig.Test
für Kendall
Zur Ho: das ist so nicht gut, deshalb auch die Konfusion..

nominal Ho: Es gibt keine Abhängigkeit --> CHI2
ordinale Ho: Es gibt keinen monotonen Zusammenhang---> Kendall
intervall Ho: Es gibt keinen linearen Zusammenhang---> Pearson

gruß
dutchie

Hallo dutchie

Ja genau, aber das Problem ist, das wir mittels der Kreuztabelle ein Balkendiagramm in Excel erstellt haben, in dem wir die gültigen Gesamtprozentwerte aufsummiert haben. Als Folge dessen haben sich drei Kategorien für unser Balkendiagramm ergeben: öfter, gleich oder seltener (in Bezug auf die verbrachte Zeit mit Bekannten bzw. Freunden während der Arbeitslosigkeit). Somit sollen die relevantesten Prozentwerte auf einen Blick erkenntlich sein.

Können wir prinzipiell dieses Balkendiagramm lassen, wenn wir z.B. die Rangkorrelation nach Spearman durchführen und der Zusammenhang signfikant wäre?

H1 wäre demnach: Es gibt einen monotonen Zusammenhang infolge der verbrachten Zeit mit Bekannten bzw. Freunden vor sowie während der Arbeitslosigkeit.

[dutchie]

Hallo

ich verstehs immer weniger...

sind die Variablen überhaupt beide ordinal?

was wird gemessen? und wie?

Eure H1 ist echt gruselig...?

Wollt ihr wissen ob Arbeitslosigkeit einen Einfluss hat auf die Häufigkeit der mit Freunden verbrachten Zeit?

gruß
dutchie

[polo]

Hallo

ich verstehs immer weniger...

sind die Variablen überhaupt beide ordinal?

was wird gemessen? und wie?

Eure H1 ist echt gruselig...?

Wollt ihr wissen ob Arbeitslosigkeit einen Einfluss hat auf die Häufigkeit der mit Freunden verbrachten Zeit?

gruß
dutchie

Hallo

Egal. Das Thema hat sich erledigt. Bei Ordinaldaten wird einfach die Rangkorrelation nach Spearman verwendet!

Trotzdem vielen Dank für die Antworten!