Den Zusammenhang berechen, aber wie?

[d.erda]

Also, ich versuche es nochmal mit einer Frage...

wenn p = 0,55 ist, sind es dann 55%? müsste doch oder?weil p = 0,05 Fehlerwahrscheinlichkeit bedeutet doch 0,5%

Funktioniert diese Umrechnung überhaupt so einfach?

[Noonen]

hi!
was willst du mit den %? das ist nicht relevant! für die hypothesentestung reicht der vergleich des beobachteten p mit dem signifikanzniveau (siehe oben).

aber um deine frage zu beantworten:
p=.05 --> 5%
p=.5 --> 50%

g.
patrick

[d.erda]

Ich habe einen negative Korrelation r = - 0,185 mit p = 0,16. Was genau bedeutet das, wenn der Zusammenahng negativ ist? Wie habe ich das zu deutet? Besteht ein Zusammenhang?

[Noonen]

neg. korr. ergeben sich aus umgekehrtproportionalen zusammenhängen: je mehr - desto weniger.

dein r ist jedoch rel. klein. obwohl der zusammenhang signifikant ist, ist die stärke des zusammenhangs gering.

g.
patrick

[d.erda]

Also versteh ich das dann richtig, wenn p=0,16 dann eine Fehlerwahrscheinlichkeit von über 80% dann ist? Wenn es ungekehrt ist. Auch wenn r=-0,185 sehr klein ist
Also wieso ist der Zusmmenahng signifikant, die Starke des Zusammenhangs aber gering?

[Noonen]

hallo

sorry - habe mich da geirrt. dein p von .16 ist natürlich nicht signifikant, da grösser als .05
bin schon ganz konfus..

ich würde mich nicht auf diese unnötige wahrscheinlichkeitsumrechnungen in % versteifen. ob du nun von p=.16 oder 16% schreibst ist einerlei und für dich offenbar etwas verwirrlich.

wenn die korr. neg. ist, hat das keinen einfluss auf p.

das spannende und oft vernachlässigte thema der praktischen relevanz von signifikanten ergebnissen wird z.B. hier erörtert:

http://www.uni-konstanz.de/ag-moral/pdf ... ortrag.pdf

g.
patrick

[d.erda]

Ja, danke dir! Gut, die % sind also weniger relevant! Gut. Danke für den link!!! Ich werde mir die Datei mal durchlesen und hoffen, das ich dann mehr durchblick bekomme und das alles nun entlich verstehen werde!
1000 Danke!

[d.erda]

ich habe einen Hypothese:
"Angehörige höherer sozialer Schichten sind eher von Essstörungen betroffen als andere."
Um diese Hypothese zu bestätigen habe ich die Häufigkeit der Essstörungen in den Schichten verglichen. Sollte ich zur Bestätigung einen paired t-test machen oder korrelationsberechnung um die Hypothesen zu bestätigen (oder ggf auch nicht zu bestätigen)?