Hypothesentest mit nominalen/binären Daten

[Zahlenverdreher]

Hallo zusammen,

im Zuge meiner Bachelorarbeit habe ich die Wahrnehmung von einigen Marken erfragt und möchte jetzt gern meine Hypothesen dazu testen. Mein Problem ist, dass die Variablen für die einzelnen Eigenschaften alle binär sind, heißt zB eine Marke wird entweder als "cool" wahrgenommen (=1) oder nicht (=0). Jetzt weiß ich nicht welchen Test ich für meine Hypothesen nehmen soll, da ja die Marke an sich auch nominalverteilt ist. Könnt ihr mir helfen, wie ich Hypothesen wie zB: "Marke 1 wird cooler wahrgenommen als Marke 2, 3 und 4" testen kann? Als Software habe ich nur SPSS zur Verfügung.

Vielen Dank schon mal im Voraus!

[dutchie]

Hallo

der Binomialtest testet, ob ja und nein gleichverteilt ( bei p = .50) ist.
wenn nein ist X cooler als Y, je nachdem.

gruß
dutchie

[Zahlenverdreher]

Danke für die schnelle Antwort. Das wäre ja super wenn ich einfach einen Binomialtest nehmen könnte. Ich dachte nur das geht aufgrund des kumulierenden Alphas nicht, weil ich mehrere Gruppen (in dem Fall Marken) habe, die ich miteinander vergleiche?

[dutchie]

hallo,

ich glaube ich habe dich missverstanden.
Wird gefragt, ob Marke X cool ist, oder ob Marke X cooler ist als Marke Y?

Also du hast pro Marke eine Variable "cool ja /nein"
und diese Variablen sind abhängig (verbunden), d.h. jeder Befragte
gibt zu jeder Marke sein coolness urteil ab.

..dann hat jede Marke ein % Angabe Anzahl ja, je mehr ja desto cooler.
jetzt hast du eine Reihenfolge der Marken nach % Coolness.

Da kann man überlegen, ob eine Cochran Test, oder McNemar Test sinn macht,
zu finden unter nichtparametrische Tests.

Über das Alpha würde ich mir keine Gedanken machen.

gruß
dutchie

[Zahlenverdreher]

Hey,

ja genau, jeder Proband wurde im multiple choice befragt welche der 24 Eigenschaften er den 4 Marken zuschreiben würde. Und ich möchte immer alle Marken untereinander vergleichen. Könnte man für den Hypothesentest evtl. auch Kontingenztabellen nehmen? Wenn zB bei dem Attribut cool der Chi-Quadrat-Test signifikant wird, heißt das doch es gibt einen Zusammenhang zwischen dem Attribut und den Marken. Wenn man dann auf die % der einzelnen Marken schaut sieht man, welche Marke dabei besonders hoch ist und könnte doch vermuten dass diese Marke signifikant höher als die anderen ist? Oder geben der Cochran (q?) Test und der McNemar Test eindeutigere Ergebnisse?

[dutchie]

Hallo

überleg dir mal folgendes:

https://ibb.co/t4fJcJf

Die gelbe Tafel testet auf Unterschiede der Marken,
entscheidend dabei sind nur die Zellen mit 5 und 10
für 10 Leute ist B cooler als A
für 5 Leute ist A cooler als B

die grüne Tafel testet auf Abhängigkeit der Marke von der Coolness

gruß
dutchie