Mann-Whitney-U-Test - richtig verstanden?!

[Blondie]

Hallo zusammen,

habe eine Frage zum Mann-Whitney-U-Test. Und zwar benutze ich ihn mehrfach in einer Studie, an der ich gerade schreibe. Nun habe ich zwei unterschiedliche Meinungen von zwei unterschiedlichen Personen und bin selbst nicht mehr in der Lage zu sagen was richtig ist, vielleicht könnt ihr mir da weiterhelfen!?

1. Meinung: Der Mann-Whitney-U-Test überprüft ob zwei unabhängige Variablen der selben Grundgesamtheit entstammen und untersucht somit keinen Zusammenhang (hier wäre die Frage was untersucht er dann?! bzw. welche Alternative gibt es zur Testung von Zusammenhängen? vll. Spearman rank correlation coefficient?)

2. Meinung: Es gibt eine abhängige und eine unabhängige Variable, der Test untersucht einen Zusammenhang und es wird eine Variable als Gruppenvariable eingegeben.

Ich bin langsam echt verzweifelt, da ich Meinung 2 zuerst hatte und danach meine ganze Arbeit samt SPSS-Rechnungen aufgebaut habe und nun absolut verunsichert bin und Sorge habe dass ich nochmal ganz von vorne anfangen darf

Vielleicht kann mir jemand von euch helfen?!
Lieben Gruß und danke im Voraus

[Noonen]

ich verwende den test bei gruppenvergleichen, wenn der t-test nicht zulässig ist. es werden somit keine mittelwerte verglichen (z.b. hat gruppe a bessere resultate als gruppe b) sondern mittlere rangdaten.
für zusammenhangsberechnungen müsste ein korrelationsmass berechnet werden.

gruss
patrick

[Blondie]

Ok...ich habe ihn verwendet weil eine Multiple Regression nicht zulässig war (zu kleine Stichprobe, keine Normalverteilung...). Ist das jetzt falsch?!

Kannst Du ein Beispiel für Mittlere Rangdaten geben?! (ähnlich dem Beispiel für die Mittelwerte)
Ich seh noch nicht ganz durch, muss ich gestehen.....welche Aussage kann ich denn mit dem Ergebnis aus einem Mann-Whitney-U-Test treffen?! (U ist die Prüfgröße und ich bekomme im besten fall einen signifikanten p-Wert ausgegeben - was heißt das dann?)

Danke im Voraus,
liebe Grüße

[Noonen]

das angegebene beispiel ist auch für rangdaten anzuwenden. die zahlen sind bei ordinaldaten halt keine z.B. messzahlen aus einem leistungstest, sondern ränge im sinne von 1. platz, 2. platz, 3. platz, etc. nun werden für beide zu vergleichenden gruppen die ränge verglichen (welche gruppe erzielt 'bessere' bzw. tiefere ränge). wenn es tatsächlich einen unterschied in den gruppen gibt, dann wird dies mit dem p auf sign. niveau angezeigt.
bsp. gewichtsheben an olympiade. wenn männer mit frauen derselben gewichtsklasse verglichen werden. die daten dürften kaum normalverteilt sein - somit rangvergleich zulässig. wahrscheinlich werden die männer höhere gewichte stemme als die frauen. bringt man die gewichte in eine rangfolge, dann werden die männer wohl eher die forderen plätze belegen, die frauen die hinteren. der statistische test dürfte dann sign. ausfallen.

wenn du das gemeint hast, bin ich froh...

gruss
patrick

[Blondie]

dann muss ich es einfach im Text anders formulieren...das ist das kleinste Problem!
Danke für Deine Hilfe!