Hallo.
Im Rahmen einer Studie habe ich mittels einer Faktorenanalyse insgesamt 40 Items zu 7 Faktoren zusammengefasst. Die Faktorenwerte habe ich in dem Prozess als Variablen gespeichert.
Meine Stichprobe habe ich in 3 Segmente aufgeteilt. Nun möchte ich herausfinden, ob signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen hinsichtlich der Faktoren bestehen.
Das Vorgehen wäre nun mit den 7 Variablen der Faktorwerte zu rechnen. Da diese nicht normalverteilt sind und sich eine der Variablen auch durch Transformation nicht normal verteilen lässt würde ich einen Kruskal-Wallis-Test durchführen.
Im Rahmen dieses Testes kann ich bei 3 Faktoren signifikante Unterschiede zwischen einzelnen Gruppen (Dunn-Bonferroni-Test) feststellen. Zusätzlich würde ich die Effektstärke der Unterschiede errechnen.
Mine Frage wäre folgende:
Ist das Vorgehen so in Ordnung? Ist es in Ordnung mit den Faktorwerten zu rechnen? Ist es ein Problem, dass diese zum Teil (also bei manchen Befragten) negativ sind ?
Vielen Dank für euren Input!
Alex
Mittelwertvergleich von Faktorwerten
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dutchie
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- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Mittelwertvergleich von Faktorwerten
hallo
das tät mich mal interessieren:
1. wo komm das mit der Normalverteilung her ?
ich zerstöre doch nicht mein intervallniveau, blos weil der scheiß nicht nicht normalverteilt ist.
wer unterrichtet das????
Wenn etwas nicht NV, dann ist das nicht normal!, und braucht eine klärung da kann man nicht so weiter machen als ob nichts wäre
und einfach des test wechseln, wenn nicht NV dann mach bootstrap aber geh doch nicht auf ordinal zurück,bitte.
2. wieso will man transformieren wenn nicht NV ?
faktowerte sind z-Werte mittelwert M=0 da müssen negative werte vorkommen, hat keinen Einfluß.
Für effektstärken brauchst du doch auch intervallniveau.
wie groß ist n?
An sich kannst du alles so machen, obwohl das alles irgendwie schräg klingt: Segmente? was sind denn das für Item?
gruß
dutchie
das tät mich mal interessieren:
1. wo komm das mit der Normalverteilung her ?
ich zerstöre doch nicht mein intervallniveau, blos weil der scheiß nicht nicht normalverteilt ist.
wer unterrichtet das????
Wenn etwas nicht NV, dann ist das nicht normal!, und braucht eine klärung da kann man nicht so weiter machen als ob nichts wäre
und einfach des test wechseln, wenn nicht NV dann mach bootstrap aber geh doch nicht auf ordinal zurück,bitte.
2. wieso will man transformieren wenn nicht NV ?
ist das ordinal? was hat das mit Kruskall-Wallis zu tun?AlexGö hat geschrieben:(Dunn-Bonferroni-Test)
faktowerte sind z-Werte mittelwert M=0 da müssen negative werte vorkommen, hat keinen Einfluß.
Für effektstärken brauchst du doch auch intervallniveau.
wie groß ist n?
An sich kannst du alles so machen, obwohl das alles irgendwie schräg klingt: Segmente? was sind denn das für Item?
gruß
dutchie
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AlexGö
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- Registriert: 04.04.2018, 18:55
Re: Mittelwertvergleich von Faktorwerten
Hallo und danke für deine Antwort.
Die Voraussetzung der Normalverteilung für eine die Durchführung einer Varianzanalyse wird durchaus an der Universität kommuniziert. Aus diesem Grund hatte ich mich für den Kruskall-Wallis Test entschieden. Durchgeführt habe ich das ganze mit SPSS. In SPSS gibt einem die Ausgabe des Kruskall-Wallis Tests nur aus, ob ein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen besteht, aber keine Informationen zu den Unterschieden zwischen den einzelnen Gruppen. Dafür kann man sich dann mittels dem Dunn-Bonferroni-Test die Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen ausgeben lassen.
Das ist eben die Frage, ob das alles schräg klingt aber Sinn ergibt, oder eben nicht das optimale Vorgehen darstellt.
Die Items entstammen dem Food-related-Lifestyle Modell und sind Fragen hinsichtlich des Ess- und Trinkverhaltens (Beantwortung über 5-stufige Likertskala von "stimme vollkommen zu" bis "stimme garnicht zu"). Die Faktorenanalyse identifizierte die gleichen Faktoren, wie auch in anderen Quellen (Spaß am Kochen etc.).
Die Segmente sind Gruppen, die auf Basis eines anderen Teils der Befragung identifiziert wurden. Nun soll also der Unterschied zwischen den Gruppen hinsichtlich der Faktoren des Food-related Lifestyles beurteilt werden.
Gruß
Alex
Die Voraussetzung der Normalverteilung für eine die Durchführung einer Varianzanalyse wird durchaus an der Universität kommuniziert. Aus diesem Grund hatte ich mich für den Kruskall-Wallis Test entschieden. Durchgeführt habe ich das ganze mit SPSS. In SPSS gibt einem die Ausgabe des Kruskall-Wallis Tests nur aus, ob ein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen besteht, aber keine Informationen zu den Unterschieden zwischen den einzelnen Gruppen. Dafür kann man sich dann mittels dem Dunn-Bonferroni-Test die Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen ausgeben lassen.
Das ist eben die Frage, ob das alles schräg klingt aber Sinn ergibt, oder eben nicht das optimale Vorgehen darstellt.
Die Items entstammen dem Food-related-Lifestyle Modell und sind Fragen hinsichtlich des Ess- und Trinkverhaltens (Beantwortung über 5-stufige Likertskala von "stimme vollkommen zu" bis "stimme garnicht zu"). Die Faktorenanalyse identifizierte die gleichen Faktoren, wie auch in anderen Quellen (Spaß am Kochen etc.).
Die Segmente sind Gruppen, die auf Basis eines anderen Teils der Befragung identifiziert wurden. Nun soll also der Unterschied zwischen den Gruppen hinsichtlich der Faktoren des Food-related Lifestyles beurteilt werden.
Gruß
Alex
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dutchie
- Beiträge: 2762
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Mittelwertvergleich von Faktorwerten
Hallo
du tranferierst die wert in Ränge!
http://www.methodenberatung.uzh.ch/de/d ... al.html#18
mach doch mal zu spass ANOVA
gruß
dutchie
du tranferierst die wert in Ränge!
http://www.methodenberatung.uzh.ch/de/d ... al.html#18
mach doch mal zu spass ANOVA
gruß
dutchie
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AlexGö
- Beiträge: 4
- Registriert: 04.04.2018, 18:55
Re: Mittelwertvergleich von Faktorwerten
Die ANOVA kommt zu exakt dem gleichen Ergebnis wie das von mir zuvor beschriebene Vorgehen.
Sie Identifiziert in den selben 3/9 Faktoren, dass signifikante Gruppenunterschiede vorliegen. Bei Durchführung eines Post-Hoc-Tests (ich habe hier Tukey-B gewählt), werden auch da signifikante Unterschiede zwischen den selben Gruppen ausgegeben (Bspw. ANOVA, REGR factor score 4, Signifikanz zwischen den Gruppen ,000. Tukey-B-Test, REGR factor score 4, Unterschiede zwischen Gruppe 2 und 3 und Gruppe 2 und 1, nicht aber zwischen Gruppe 3 und 1).
Das Ergebnis scheint mir also klar. Die Frage die sich mir da eben stellt ist, welches der sauberste und am wenigsten angreifbare Weg ist. Denn ich muss mein Vorgehen und die Werte nunmal auch reporten.
Gruß
Alex
Sie Identifiziert in den selben 3/9 Faktoren, dass signifikante Gruppenunterschiede vorliegen. Bei Durchführung eines Post-Hoc-Tests (ich habe hier Tukey-B gewählt), werden auch da signifikante Unterschiede zwischen den selben Gruppen ausgegeben (Bspw. ANOVA, REGR factor score 4, Signifikanz zwischen den Gruppen ,000. Tukey-B-Test, REGR factor score 4, Unterschiede zwischen Gruppe 2 und 3 und Gruppe 2 und 1, nicht aber zwischen Gruppe 3 und 1).
Das Ergebnis scheint mir also klar. Die Frage die sich mir da eben stellt ist, welches der sauberste und am wenigsten angreifbare Weg ist. Denn ich muss mein Vorgehen und die Werte nunmal auch reporten.
Gruß
Alex
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dutchie
- Beiträge: 2762
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Mittelwertvergleich von Faktorwerten
hallo
Die Berechnung von p ist, wenn nicht NV fehlerhaft bei ANOVA.
Die Berechnung von p bei H-Test ist auch nur assymtotisch richtig, also auch fehlerhaft.
Deine Daten sind Intervallskaliert und brauchst vernünftige Mittelwerte und Effektstärken die auch
interpretierbar sind, und nicht so ein Quatsch wie bei diesem Dune bonferoni effekstärke z/n oder so.
das führt nur zu Chaos weil jede test situation eine eigene Effekstärke mitbringt, die nicht so einfach zu vergleichen sind.
Du hast keine Mittelwerte beim H-Test.
Du machst alles auf intervallniveau, mit n>30 pro gruppe so wieso, aber auch darunter bis n>10 ca.
hast das p der ANOVA und wenn du absichern willst machst du einen zweiten Test --> H-Test
du testest zweimal dieselbe Hypothese, wenn beide test das gleich anzeigen, fertig unso besser.
wenn die test sich in ihrem ergebnis widersprechen, entscheidest du konservativ für Ho, oder die Hypo die du nicht willst.
gruß
dutchie
Die Berechnung von p ist, wenn nicht NV fehlerhaft bei ANOVA.
Die Berechnung von p bei H-Test ist auch nur assymtotisch richtig, also auch fehlerhaft.
Deine Daten sind Intervallskaliert und brauchst vernünftige Mittelwerte und Effektstärken die auch
interpretierbar sind, und nicht so ein Quatsch wie bei diesem Dune bonferoni effekstärke z/n oder so.
das führt nur zu Chaos weil jede test situation eine eigene Effekstärke mitbringt, die nicht so einfach zu vergleichen sind.
Du hast keine Mittelwerte beim H-Test.
Du machst alles auf intervallniveau, mit n>30 pro gruppe so wieso, aber auch darunter bis n>10 ca.
hast das p der ANOVA und wenn du absichern willst machst du einen zweiten Test --> H-Test
du testest zweimal dieselbe Hypothese, wenn beide test das gleich anzeigen, fertig unso besser.
wenn die test sich in ihrem ergebnis widersprechen, entscheidest du konservativ für Ho, oder die Hypo die du nicht willst.
gruß
dutchie
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AlexGö
- Beiträge: 4
- Registriert: 04.04.2018, 18:55
Re: Mittelwertvergleich von Faktorwerten
Hallo.
Da du noch einmal die Gruppengrößen anspricht, ich hatte ganz vergessen diese zu erwähnen. Ich habe ein N = 481 und alle Gruppen haben ein n > 130.
Ich werde leider aus deiner letzten Antwort nicht ganz schlau. Du schreibst zu Anfang, die p-Werte wären sowohl bei der ANOVA als auch dem Kruskall-Wallis Test fehelrhaft. Dann aber ich solle beide Tests durchführen zur Absicherung? Verstehe ich dich richtig?
Oder noch einmal final gefragt - wie würdest du an meiner Stelle genau vorgehen und es reporten?
Durchführung einer ANOVA mit den Faktorwerten und Interpretation bei welchen Faktoren generell Gruppenunterschiede vorliegen. Anschließend Interpretation des Post-Hoc-Tests zur Beschreibung der Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen?
Vielen Dank für deine detaillierte Hilfe!
Gruß
Alex
Da du noch einmal die Gruppengrößen anspricht, ich hatte ganz vergessen diese zu erwähnen. Ich habe ein N = 481 und alle Gruppen haben ein n > 130.
Ich werde leider aus deiner letzten Antwort nicht ganz schlau. Du schreibst zu Anfang, die p-Werte wären sowohl bei der ANOVA als auch dem Kruskall-Wallis Test fehelrhaft. Dann aber ich solle beide Tests durchführen zur Absicherung? Verstehe ich dich richtig?
Oder noch einmal final gefragt - wie würdest du an meiner Stelle genau vorgehen und es reporten?
Durchführung einer ANOVA mit den Faktorwerten und Interpretation bei welchen Faktoren generell Gruppenunterschiede vorliegen. Anschließend Interpretation des Post-Hoc-Tests zur Beschreibung der Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen?
Vielen Dank für deine detaillierte Hilfe!
Gruß
Alex
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dutchie
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- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Mittelwertvergleich von Faktorwerten
Hallo
bei n> 30 pro gruppe machst du nur ANOVA, ab da wird die NV irrelevant.
kein H-Test, je größer die Stichprobe umso kleiner der Fehler.
Bericht der Mittelwerte und Varianzen pro gruppe deskriptive Statistik
ANOVA mit post hoc, das 7 mal .
dann interpretation, z.B. klärung der Frage warum die sig werden, die sig werden.
Und warum die nicht sig werden, die nicht sig werden.
nicht alle werden ja signifikant.
Normalverteilung ist eine Idealisierung, nichts in dieser Welt ist genau normalverteilt.
gruß
dutchie
bei n> 30 pro gruppe machst du nur ANOVA, ab da wird die NV irrelevant.
kein H-Test, je größer die Stichprobe umso kleiner der Fehler.
Bericht der Mittelwerte und Varianzen pro gruppe deskriptive Statistik
ANOVA mit post hoc, das 7 mal .
dann interpretation, z.B. klärung der Frage warum die sig werden, die sig werden.
Und warum die nicht sig werden, die nicht sig werden.
nicht alle werden ja signifikant.
Normalverteilung ist eine Idealisierung, nichts in dieser Welt ist genau normalverteilt.
gruß
dutchie
