Gruppenunterschiede bei Vollerhebung

[Konkordanz]

Hallo Forum,

wir nehmen folgendes fiktives Szenario an: Eine Studie befragt 100% der in Deutschland lebenden Menschen nach der Präferenz: Farbe rot oder Farbe blau. 100 % der Menschen beteiligen sich. Wir führen also eine Vollerhebung durch und die komplette Grundgesamtheit nimmt aktiv teil. Nun möchten wir der Frage nachgehen, ob es statistisch bedeutsame Unterschiede gibt zwischen Männern und Frauen.

Frage: Ist es in diesem Studienkontext sinnvoll, nach signifikanten Unterschieden zu suchen bzw. diese beim Finden zu berichten? Einerseits ist ja denkbar, dass Signifikanztests hier unnötig bzw. Fehl am Platze sind, weil wir hier ja über die Grundgesamtheit berichten und insofern keine Aussage über das Zutreffen einer Wahrscheinlichkeit in Bezug auf Grundgesamtheit treffen wollen (= Signifikanztest). Andererseits aber ist es doch interessant, wenn wir statistisch bedeutsame Unterschiede finden: Beispielsweise könnte sich ja herausstellen, dass Frauen die Farbe rot bevorzugen und Männer die Farbe blau. Die Kreuztabelle zeigt uns ein hochsignfikantes Ergebnis an und die standardisierten Residuen haben Werte, die auf deutlich überdurchschnittliche bzw. deutlich unterdurchschnittliche Zustimmungen der jeweiligen Farbe verweisen. Ist es zulässig, auch bei einer Vollerhebung nach statistisch sign. Unterschieden zu suchen bzw. diese zu berichten?

[dutchie]

Hallo Konkordanz

Ist es zulässig, auch bei einer Vollerhebung nach statistisch sign. Unterschieden zu suchen bzw. diese zu berichten?

...mmpf..
erstmal weiß der test ja nicht, dass es eine Vollerhebung ist, das kannst du ihm auch nicht beibrigen, du machst einen
sig test mit n = 80 000 000, das fühlt sich eigentlich wie immer an, und liefert ein ergebnis vermutlich ein signifikantes.
das ist auch zulässig.
Du kannst auch mit einer Säge eine Schraube in die Wand nageln, das ist auch zulässig, aber..
Ein Problem ist das du beim sig test z.B. behauptest Ho: μ=0 der Populationsmittelwert = 0
den hast du aber erhoben durch deine große stichprobe, und festgestellt das μ=0.000002 oder hast du festgestellt das m=0.000002.
Es macht ja keinen Sinn zu testen, ob μ=0, wenn ich weiß das μ=0.000002.

Man kann auch anders argumentieren und sagen jede Messung ist eine Messung in der Zeit und eine Vollerhebung ist
gar nicht möglich, weil ich heute nicht messen kann was morgen passiert...deshalb sollte man auch immer definieren
worauf sich Aussagen beziehen: heute, deutschland, Köpergröße ist eine kleinere GG als immer, Welt, irgendwas.

Dein Problem ist eher, dass du nicht weißt was bedeutsam ist, ist μ=0.000002 viel oder wenig?
Machen wir einen Test (zulässig) und stellen fest, dass ist sig. (statistisch signifikant) ..na gott sei dank!
dann muss ich nicht entscheiden, ob es wichtig ist, das Frauen um 0.0000002 cm kleiner sind als Männer!

jetzt denk das mal andersrum: etwas ist statistisch nicht sig aber praktisch bedeutsam! gibt es das?

lieben gruß
dutchie