Welchen Test?

[Neener]

Hello, Statistikneuling hier, die gerade an der Masterarbeit verzweifelt.

Ich habe in meiner Untersuchung 3 Messzeitpunkte (Vor Intervention, direkt danach und ein paar Wochen danach) und einen umfangreichen Testapparat. Ziel der Untersuchung ist es nicht zu zeigen dass die Intervention gut ist, sondern erstmal, dass sie nicht vollkommener Müll ist, da die Entwicklung der Intervention Hauptaugenmerk der MA ist. Demensprechend ist die kleine Stichprobe (n=6) an sich auch nicht so schlimm, trotzdem muss ich meine Ergebnisse ja irgendwie analysieren, um das zu zeigen.

Ich werde auch einen Vergleich der Mittelwerte machen, möchte aber aus mehreren Gründen die Einzelfälle betrachten und die Entwicklung der Werte vergleichen. Dafür habe ich unter anderem einen wissenschaftlich geprüften Test genommen, sodass ich meine Werte mit einer Normalverteilung die ganz D einschließt vergleichen kann, inklusive Mittelwert, T-Werten und T-Wert-Band, usw. die ich aus der Liste ablesen kann.

Aber ich kann ja jetzt keinen T-Test machen wenn ich nur die Werte einer Person mit sich selbst vergleiche? Aus irgendeinem Grund hält mein Gehirn es für logisch einfach zu überprüfen wie viele Standardabweichungen zwischen den Testergebnissen liegen und das als Basis zu nehmen? Ich habe aber keine Ahnung, ob das statistisch sinnvoll/erlaubt oder völliger Murks ist. Aufgrund meines Testapparates und der Intervention macht es nur Sinn Einzelfälle zu vergleichen, sonst müsste ich meine Stichprobe sogar auf n= 4 senken, da 2 Proband*innen nur an einem Teil der Intervention teilnehmen konnten und somit nicht direkt mit den anderen gleichgesetzt werden können.

Kann mich jemand in die richtige Richtung weisen? Und Idealerweise auch noch den Hinweis wo ich mich weiter informieren kann?

[Neener]

Ergänzung: Meine Stichprobe ist nicht unbedingt randomisiert und auch nicht normalverteilt (tendiert zwar auf dem ersten Blick dazu, müsste man aber prüfen)

[dutchie]

Hallo Neener,

google einfach mal nach :

Einzelfallanalyse
z.B. von Petermann oder Köhler

auch hier steht diesbezüglich genug drin:
https://link.springer.com/book/10.1007/ ... 40-74707-9

Du kannst z.B. um jeden individuellen Messwert aufgrund der Reliabiltät
der Messung ein Vertrauensintervall machen, überschneiden sich die,
kannst du nicht annehmen, dass die Messwerte sich unterscheiden.
Du hast ja nicht als einzige eine kleine Stichproben,

und einen umfangreichen Testapparat

Hast du die Leute auch mal gefrag, ob es ihnen besser geht
oder ein Interview gemacht?
..wenn 6 Leute sagen, dass es ihnen besser geht
ist die wahrscheinlichkeit dafür bei Binomial(6/0.5 n=6) = .015
also sig besser als 50:50.

Zudem steht dir erstmal auch die ganze deskriptive Statistik zur Verfügung!
Oder denke einfach mal qualitativ!!!
Dieses rumtesten soll einen doch eh nur befreien von der Verantwortung für Entscheidungen.

Gruß
dutchie

[Neener]

Hey, ja genau das mit dem Vertrauenintervall habe ich mir gedacht, dann schaue ich mir das Buch mal an, danke dir.

Ja ich habe auch Interviews gemacht für eine qualitative Analyse, bei den Tests ging es bei mir um eine Leistungsverbesserung, da meine Proband*innen alle 10 Jahre sind, sind die Interviews nur leider nicht so ertragreich geworden wie gehofft und daher ist eine intensive Analyse der Leistungstests nochmal deutlich wichtiger geworden, aber das mit dem Vertrauensintervall passt dann ja, genau sowas habe ich mir gedacht. Danke dir