Fragen und Diskussionen rund um die Arbeit mit SPSS. Für allgemeine Statistik-Themen, die nicht mit SPSS zusammenhängen, bitte das Statistik-Forum nutzen.
ich hoffe die Frage taucht nicht schonmal auf (hab extra das ganze Forum durchsucht
Also ich möchte eine Stichprobe auf Unterschiede in Gruppen untersuchen. Da meine Stichprobe normalverteilt ist wollte ich einen T-test machen.
Meine H ist das ein Unterschied bestehen soll. Ich will die Nullhypothese also ablehnen.
SPSS gibt mir bei einem T-test für unabhängige Stichproben, ja erst einen Levene Test aus und dann den Test. Mein Levene Test ist nicht sig. Das ist ja für meine H erstmal positiv.
Im Test sind dann 2 werte angegeben, wenn Varianz gleich ist und wenn Varianz nicht gleich ist. Welchen Wert kann ich interpretieren und wie ? Beide sind nicht signifikant.
Es wär super wenn mir jemand helfen kann, ich hab nämlich dass Gefühl ich seh den wald vor lauter Bäumen nicht und denk zu kompliziert...
der levene-test hat mit deiner hypothese nichts zu tun. er testet, ob eine voraussetzung des t-tests (varianzgleichheit) vorliegt oder nicht. ist er nicht signifikant, liegt varianzgleichheit vor -> dann liest du die 1. zeile (equal variances assumed) und dort sagt dir die signifikanz, ob deine nullhypothese abzulehnen ist oder nicht. ist der levene-test signifikant, dann liest du die 2. zeile (unequal variances assumed).
d.h. bei dir also: levene nicht sig. -> 1. zeile: nicht sig. -> H0 muss beibehalten werden, es gibt keinen unterschied zwischen den gruppen.
Super vielen Dank....manchmal ist es wirklich so einfach und man findet keine Texte zu diesen einfachen Grundlagen.
Schade nur das jetzt meine Hypothese falsch war
varianzgleichheit ist neben normalverteilung in den beiden gruppen voraussetzung des t-tests. wenn sie nicht vorliegen, dann ist die aussage des tests nicht mehr zuverlässig (weniger robust). es gibt studien darüber, wie robust ein test gegen verletzungen seiner annahmen ist. für den t-test steht das z.b. in diehl & arbinger (1992) "inführung in die inferenzstatistik" ungefähr auf seite 145: problematisch ist die nicht, wenn die stichprobenumfänge gleich sind. auch die art der abweichung von der normalverteilung spielt eine rolle: symetrische verteilung ist ok, schiefe führt zu robustheitsverlust.
dirket sieht man im t-test ja die auswirkung der verletzung der varianzgleichheit: vergleiche erste zeile = t-test mit 2. zeile = welchtest. die signifikanz unterscheidet sich, d.h. wenn man die varianzungleichheit berücksichtigt, kommt man zu einem etwas anderen ergebnis.
Hallo, habe mir einige Antworten hier zu dem Thema Interpretation des t-Tests durchgelesen und selbst noch mal nachgeschlagen und versuche mich jetzt an einer Zusammenfassung, die gleichzeitig als Frage zu verstehen ist...Also hab ich das jetzt alles richtig verstanden, oder irgendwo nen Denkfehler, etwas nicht berücksichtigt, falsch verstanden etc.:
Habe recherchiert:
Voraussetzungen des t-Tests:. gleich große Stichproben bzw. Normalverteilung und Varianzgleichheit.
Zitat aus Bortz (2005): „Bei kleinen Stichproben müssen sich die Grundgesamtheiten, aus denen die Stichproben entnommen sind, normalverteilen…“ ich denke mal meine ist eher klein…
t-test ist sehr robust, so dass nur eine Voraussetzung gegeben sein muss.
„Sind die Stichprobenumfänge deutlich unterschieden, wird die Präzision des t-tests nicht beeinträchtigt, solange die Varianzen gleich sind. Sind jedoch weder die Stichprobenumfänge noch die Varianzen gleich, ist mit einem erheblich höheren Prozentsatz mit Fehlentscheidungen zu rechnen.“ (Bortz, 2005)
D.H. doch dann für die weitere Berechnung, wenn der gleiche Stichprobengröße noch Varianzgleichheit vorliegt:
nicht parametrische Verfahren verwenden:
Bei 2 Gruppen: U-test nach Mann&Whitney
Bei mehr als 2 Gruppen: K-test nach Kruskall/wallis
In meiner Untersuchung:
Ich habe alles durchgetestet: keine Variable ist normalverteilt / Stichproben sind nie gleich groß….
Also kommts jetzt auf die Varianzgleichheit an.
Da sagt mir ja der Levene test ob die Varianzen gleich sind oder nicht. Sind sie nicht gleich, dann nehm ich also keinen t-test, sondern entsprechend das nichtparametrische Verfahren um unterschiede zwischen den Gruppen herausfinden.
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dass es jetzt auf die varianzgleichheit ankommen würde, kann man so nicht sagen. siehe oben: art der abweichung von der normalverteilung spielt eine rolle. bei der angegeben literarturstelle steht es ziemlich genau beschrieben.
