Moin,
Ich habe eine Stichprobe und möchte den Zusammenhang vom nominalen Geschlecht auf metrische Testergebnisse berechnen. Ich weiß, es handelt sich um unabhängige Stichproben, aber nicht welche Korrelationsrechnung die richtige ist. Habe einiges zu Eta, Chi, Anova, Pearson, biserialer Korrelation und punktbiserialer Korrelation gelesen.
Im zweiten Teil werden dann die aufgestellten Hypothesen überprüft. Da weiß ich, es handelt sich um einseitige T-Tests mit alpha = 0,05. Allerdings weiß ich nicht, wie man das in SPSS berechnet, bzw. die Ausgabe-Tabelle richtig interpretiert.
An sich sollte der Einfluss von Geschlecht auf die Testergebnisse berechnet werden und einseitige Hypothesen überprüft werden, kann mir da jemand mit einem Tipp zur richtigen Korrelation / Formel o.Ä. helfen?
Wäre super!
Vielen Dank und schönen Nachmittag noch!
Grüße gehen raus.
Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
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Tiger23
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dutchie
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Hallo Tiger 23
UV : dichotom (nominal) Geschlecht, meint zwei Ausprägungen!!
AV : metrisch
Frage Unterscheiden sich Männer und Frauen hinsichtlich der AV, z.B sind Männer größer als Frauen!
..das ist an sich nicht einseitig zu testen, aber mach wie du denkst!!
Dadurch , dass die UV dichotom ist
ergibt es sich so, dass wieles identisch ist!
t Test für zwei unabhängige Stichproben = einfaktorielle ANOVA bei dichotomer UV
= Hypothesentest
Pearson = ETA (quadrat) = punktbiserial = Effektstärke , wie groß ist der Unterschied, wenn er sig ist!
wichtig ist:
1.deskriptive Statistik, Mittelwerte und Standardabweichungen
2. Vorraussetzungen t Test!
Levene Test auf Varianzhomogenität
3. Signifikanz, p Wert, je nachdem was bei 2. rauskommt
4. Effektstärke
..ich bin sicher, da gibt es auf youTube was!
gruß
dutchie
UV : dichotom (nominal) Geschlecht, meint zwei Ausprägungen!!
AV : metrisch
Frage Unterscheiden sich Männer und Frauen hinsichtlich der AV, z.B sind Männer größer als Frauen!
..das ist an sich nicht einseitig zu testen, aber mach wie du denkst!!
Dadurch , dass die UV dichotom ist
ergibt es sich so, dass wieles identisch ist!
t Test für zwei unabhängige Stichproben = einfaktorielle ANOVA bei dichotomer UV
= Hypothesentest
Pearson = ETA (quadrat) = punktbiserial = Effektstärke , wie groß ist der Unterschied, wenn er sig ist!
wichtig ist:
1.deskriptive Statistik, Mittelwerte und Standardabweichungen
2. Vorraussetzungen t Test!
Levene Test auf Varianzhomogenität
3. Signifikanz, p Wert, je nachdem was bei 2. rauskommt
4. Effektstärke
..ich bin sicher, da gibt es auf youTube was!
gruß
dutchie
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Tiger23
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Moin Dutchie,
Vielen Dank für die Infos und die kurze Erklärung. Habe gestern tatsächlich noch etwas rumprobiert.
Bei der Berechnung von Eta konnte ich einen signifikante Zusammenhang feststellen - für mich ergibt das so Sinn, wie siehst du das?
Deskriptive Statistik mit Mittelwerten usw. hab ich natürlich schon gemacht, genauso wie die Häufigkeiten.
T-Test habe ich auch gemacht (mit Levene-/F-Test auf Varianzhomogenität): ungleiche Varianzen --> untere Zeile der Ausgabe und dann auf dem zweiseitigen Signifikanzniveau überprüft.
Insofern vielen Dank - deine Erklärung bestätigt meine neuen Berechnungen!
Grüße gehen raus!
Vielen Dank für die Infos und die kurze Erklärung. Habe gestern tatsächlich noch etwas rumprobiert.
Bei der Berechnung von Eta konnte ich einen signifikante Zusammenhang feststellen - für mich ergibt das so Sinn, wie siehst du das?
Deskriptive Statistik mit Mittelwerten usw. hab ich natürlich schon gemacht, genauso wie die Häufigkeiten.
T-Test habe ich auch gemacht (mit Levene-/F-Test auf Varianzhomogenität): ungleiche Varianzen --> untere Zeile der Ausgabe und dann auf dem zweiseitigen Signifikanzniveau überprüft.
Insofern vielen Dank - deine Erklärung bestätigt meine neuen Berechnungen!
Grüße gehen raus!
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dutchie
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Hallo,
ETA? ...du meinst ETA quadrat?
Ich denke , du hast das im Griff.
gruß
Dutchie
ETA? ...du meinst ETA quadrat?
Ich denke , du hast das im Griff.
gruß
Dutchie
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Tiger23
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Moin dutchie,
Also alle Videos, die ich zu dem Thema gesehen habe, haben gesagt, dass der Koeffizient Eta den Zusammenhang zwischen nominalen und metrischen Variablen ermittelt. bei meiner Stichprobe liegt dieser bei etwa .40. Laut Quellen, die ich dazu finden konnte, wird bei Eta ab .30 von kleinen/mittleren Effekten gesprochen.
Eta Quadrat dagegen beschreibt den Anteil der Varianz, der durch due UV erklärbar ist - oder habe ich das falsch verstanden?
Würde mich über deinen genauen Ratschlag freuen, weil ich vorher noch nie Eta/Quadrat berechnet habe & mir dementsprechend auch etwas unsicher bin.
Grüße
Also alle Videos, die ich zu dem Thema gesehen habe, haben gesagt, dass der Koeffizient Eta den Zusammenhang zwischen nominalen und metrischen Variablen ermittelt. bei meiner Stichprobe liegt dieser bei etwa .40. Laut Quellen, die ich dazu finden konnte, wird bei Eta ab .30 von kleinen/mittleren Effekten gesprochen.
Eta Quadrat dagegen beschreibt den Anteil der Varianz, der durch due UV erklärbar ist - oder habe ich das falsch verstanden?
Würde mich über deinen genauen Ratschlag freuen, weil ich vorher noch nie Eta/Quadrat berechnet habe & mir dementsprechend auch etwas unsicher bin.
Grüße
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Tiger23
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Tiger23
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Hier die Definition von Eta und Eta Quadrat
https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/eta-quadrat
https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/eta-quadrat
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dutchie
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Hallo,
Im Dorsch steht ja nix von ETA (unquadriert).
Ach, wieder so verwickelt, du hast mit deinem ersten Video, von dem Grande
etwas Pech gehabt, das steht im Kontext Kreuztabelle! Bei dieser Berechnung mit SPSS
ist unklar, welche Variable nominal und welche Intervall (oder metrisch) ist!!
Deswegen gibt je auch zwei ETAs, aber nur ein ETA mach SINN!
Wie groß ist der Zusammenhang eigentlich, wenn es zwei Messungen dafür gibt?
Das ETA mit depression als dependent = AV macht SINN, weil nur die Variable eine Varianz besitzt
die man aufklären kann! Das Treatment besitzt keine Varianz. Insofern ist
die metrischen Variable immer die AV!
Und das ETA = .922 (Grande) ist nicht interpretierbar, kann aber berechnet werden,
dazu muss man aber das nominale als metrisch fehlinterpretieren.
Manchmal steht bei SPSS nur Eta da, aber nur das Quadrat von Eta macht Sinn!
Und nur das Quadrat wird normal angegeben, Sinn meint, dass eine Interpretation möglich ist.
Interpretation als Prozentsatz aufgeklärter Varianz der metrischen AV durch die nominale UV!
Korreliert man eine metrische UV mit einer metrischen AV,
also gleiches mit gleichem Skalenniveau,
dann gibt es das Spielchen r und r quadrat, r ist der Zusammenhang, und r quadrat
die Interpretation als Prozentsatz (wie bei ETA quadrat).
Aber es gibt nur EIN r ! Der Zusammenhang zwischen UV Alk und AV Depri ist r = .7 (z.B.)
Der Zusammenhang UV Depri und AV Alk ist genausgroß auch r = .7
jetzt macht es Sinn von Zusammenhang zu sprechen, weil UV und AV vertauschbar ist,
Das ist bei ETA nicht so! Eta beschreibt nicht den Zusammenhang von intervall mit nominal.
Eta Quadrat beschreibt den Zusammenhang einen nominalen UV mit einer metrischen AV.
Der Zusammenhnag einer metrischen UV und einer nominalen AV ist ein Anderer!
Insofern finde ich problematisch was im Dorsch steht, die Wurzel von ETA2 kann interpretiert werden...
Wenn ich ein Mann bin, bin ich im Durchschnitt 1.80 m groß,
aber mit welcher Wahrscheinlichkeit bin ich eine Mann, wenn ich 1.75 m groß bin,
das ist was anderes, nix mit Varianz!
..so alle Klarheiten beseitigt
gruß
dutchie
Es ist schon so, dass man aufpassen muss, was berechnet wird!
Im Dorsch steht ja nix von ETA (unquadriert).
Ach, wieder so verwickelt, du hast mit deinem ersten Video, von dem Grande
etwas Pech gehabt, das steht im Kontext Kreuztabelle! Bei dieser Berechnung mit SPSS
ist unklar, welche Variable nominal und welche Intervall (oder metrisch) ist!!
Deswegen gibt je auch zwei ETAs, aber nur ein ETA mach SINN!
Wie groß ist der Zusammenhang eigentlich, wenn es zwei Messungen dafür gibt?
Das ETA mit depression als dependent = AV macht SINN, weil nur die Variable eine Varianz besitzt
die man aufklären kann! Das Treatment besitzt keine Varianz. Insofern ist
die metrischen Variable immer die AV!
Und das ETA = .922 (Grande) ist nicht interpretierbar, kann aber berechnet werden,
dazu muss man aber das nominale als metrisch fehlinterpretieren.
Manchmal steht bei SPSS nur Eta da, aber nur das Quadrat von Eta macht Sinn!
Und nur das Quadrat wird normal angegeben, Sinn meint, dass eine Interpretation möglich ist.
Interpretation als Prozentsatz aufgeklärter Varianz der metrischen AV durch die nominale UV!
Korreliert man eine metrische UV mit einer metrischen AV,
also gleiches mit gleichem Skalenniveau,
dann gibt es das Spielchen r und r quadrat, r ist der Zusammenhang, und r quadrat
die Interpretation als Prozentsatz (wie bei ETA quadrat).
Aber es gibt nur EIN r ! Der Zusammenhang zwischen UV Alk und AV Depri ist r = .7 (z.B.)
Der Zusammenhang UV Depri und AV Alk ist genausgroß auch r = .7
jetzt macht es Sinn von Zusammenhang zu sprechen, weil UV und AV vertauschbar ist,
Das ist bei ETA nicht so! Eta beschreibt nicht den Zusammenhang von intervall mit nominal.
Eta Quadrat beschreibt den Zusammenhang einen nominalen UV mit einer metrischen AV.
Der Zusammenhnag einer metrischen UV und einer nominalen AV ist ein Anderer!
Insofern finde ich problematisch was im Dorsch steht, die Wurzel von ETA2 kann interpretiert werden...
Wenn ich ein Mann bin, bin ich im Durchschnitt 1.80 m groß,
aber mit welcher Wahrscheinlichkeit bin ich eine Mann, wenn ich 1.75 m groß bin,
das ist was anderes, nix mit Varianz!
..so alle Klarheiten beseitigt
gruß
dutchie
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Tiger23
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Moin nochmal,
Verstehe ich größtenteils alles - aber bei mir ist ja Geschlecht die nominale UV und der Testwert die metrische AV. Das würde ja deiner Aussage nach dann ja für Eta Quadrat sprechen. SPSS gibt mir ja aber nur Eta (klar quadrieren kann ichs selber), weshalb Eta je für etwas stehen muss. Und im Dorsch steht: "Cohen (1988) schlägt vor, diesen Kennwert in kleine , mittlere und große Effekte einzuteilen. Die Wurzel η (eta-Koeffizient) kann als Maß der Korrelation eines nominalskalierten und eines intervallskalierten Merkmals interpretiert werden." -https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/eta-quadrat
Klingt für mich mehr als einleuchtend.
Natürlich spreche ich dann nicht nur von Zusammenhang Eta = xy, sondern nenne auch Eta Quadrat.
Genau diese ganze Diskussion meinte ich ja anfangs - es ist einfach nicht klar geklärt, welcher Koeffizient in meinem speziellen Fall der "einzig" richtige ist.
Grüße
Verstehe ich größtenteils alles - aber bei mir ist ja Geschlecht die nominale UV und der Testwert die metrische AV. Das würde ja deiner Aussage nach dann ja für Eta Quadrat sprechen. SPSS gibt mir ja aber nur Eta (klar quadrieren kann ichs selber), weshalb Eta je für etwas stehen muss. Und im Dorsch steht: "Cohen (1988) schlägt vor, diesen Kennwert in kleine , mittlere und große Effekte einzuteilen. Die Wurzel η (eta-Koeffizient) kann als Maß der Korrelation eines nominalskalierten und eines intervallskalierten Merkmals interpretiert werden." -https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/eta-quadrat
Klingt für mich mehr als einleuchtend.
Natürlich spreche ich dann nicht nur von Zusammenhang Eta = xy, sondern nenne auch Eta Quadrat.
Genau diese ganze Diskussion meinte ich ja anfangs - es ist einfach nicht klar geklärt, welcher Koeffizient in meinem speziellen Fall der "einzig" richtige ist.
Grüße
-
dutchie
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Re: Frage zur Berechnung von Zusammenhang nominaler & metrischer Variablen
Hallo
wenn dann über ANOVA Effektstärke, dann bekommst du ETA2 direkt!
Wenn du über t Test rechnest gibt SPSS dir keine Effektstärke (so weit ich weiß)
..kein Mensch gibt ETA an! Ich hab das noch nie irgendwo gesehen, und das beim Dorsch das erste mal gelesen.
Also gibt besser kein ETA an ! sondern nur ETA2
Das wird da diskutiert:
Rasch, Björn, et al. Quantitative Methoden 1: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Springer-Verlag, 2014.
Es gibt noch omega (eigentlich besser) und f2..
Normal wird ETA2 angegeben, ist auch eine Frage der Software.
Wenn die UV dichotom ist die Auswahl noch größer!
ETA2 ist eine gerichteter Zusammenhang!
Dabei muss unterscheiden werden zwischen einer UV und einer AV!
r ist ein ungerichteter Zusammenhang, da ist dies Unterscheidung nicht nötig, weil
r in der einen wie in der anderen Richtung gleich groß ist, dann kann man r angeben,
als Zusammenhang, da der Zusammenhang x mit y genausgroß ist wie y mit x,
Wenn du jetzt von ETA2, einer gerichteten Effektstärke, die Wurzel ziehst und das als Zusammenhang
interpretierst, ist die Gerichtetheit nicht beseitigt, aber es wird suggeriert!
Und die Wurzel hat keinen Mehrwert, ist auch inhaltlich nicht interpretierbar!..als Prozentsatz
somit ist ETA gänzlich überflüssig!
gruß
dutchie
ja!
nein nein, du klickst das ja nicht über Kreuztabelle sondern,
wenn dann über ANOVA Effektstärke, dann bekommst du ETA2 direkt!
Wenn du über t Test rechnest gibt SPSS dir keine Effektstärke (so weit ich weiß)
Wenn du das so zitierst klingt es so, als ob Cohen die Wurzel zieht.Tiger23 hat geschrieben: ↑15.12.2023, 15:49"Cohen (1988) schlägt vor, diesen Kennwert in kleine , mittlere und große Effekte einzuteilen. Die Wurzel η (eta-Koeffizient) kann als Maß der Korrelation eines nominalskalierten und eines intervallskalierten Merkmals interpretiert werden." -https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/eta-quadrat
Klingt für mich mehr als einleuchtend.
..kein Mensch gibt ETA an! Ich hab das noch nie irgendwo gesehen, und das beim Dorsch das erste mal gelesen.
Also gibt besser kein ETA an ! sondern nur ETA2
Es gibt da aber mehrere zur Auswahl!!!
Das wird da diskutiert:
Rasch, Björn, et al. Quantitative Methoden 1: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Springer-Verlag, 2014.
Es gibt noch omega (eigentlich besser) und f2..
Normal wird ETA2 angegeben, ist auch eine Frage der Software.
Wenn die UV dichotom ist die Auswahl noch größer!
ETA2 ist eine gerichteter Zusammenhang!
Dabei muss unterscheiden werden zwischen einer UV und einer AV!
r ist ein ungerichteter Zusammenhang, da ist dies Unterscheidung nicht nötig, weil
r in der einen wie in der anderen Richtung gleich groß ist, dann kann man r angeben,
als Zusammenhang, da der Zusammenhang x mit y genausgroß ist wie y mit x,
Wenn du jetzt von ETA2, einer gerichteten Effektstärke, die Wurzel ziehst und das als Zusammenhang
interpretierst, ist die Gerichtetheit nicht beseitigt, aber es wird suggeriert!
Und die Wurzel hat keinen Mehrwert, ist auch inhaltlich nicht interpretierbar!..als Prozentsatz
somit ist ETA gänzlich überflüssig!
gruß
dutchie
