Hallo,
es geht darum, zwei Gruppen hinsichtlich verschiedener Merkmale zu testen. Dabei ist bei einer Gruppe n=55 und bei der anderen ist n=9, also eher eine kleine Stichprobe. Ich möchte:
1. Mittelwerte vergleichen (abhängige Variable metrisch)
2. Verteilung einer Variablen innerhalb der Gruppen vergleichen (z.B. Raucher ja/nein in Gruppe A vs. Raucher ja/nein in Gruppe B)
Bisher habe ich für
1. T-Tests durchgeführt und für
2. Kreuztabellen mit Chi-Quadrat berechnet.
Ist das korrekt, trotz der kleinen Teilstichprobe mit n=9??
Und: Ist die Berechnung von Qui-Quadrat nicht ohnehin bereits non-parametrisch, da man ja nominale Variablen testet?
Ich freue mich sehr, wenn jemand, der sich besser auskennt als ich helfen kann!!! DANKE schon mal!
parametrische oder non-parametrische Testung??
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hallo,
t-test hat als voraussetzung u.a., dass die vergleichsgruppen gleich groß sind. ich habe bisher keine angaben dazu gefunden, aber 55:9 würde ich lieber nicht rechnen. stattdessen würde ich aus den 55 9 personen wählen, die nach anderen kriterien (geschlecht, alter....) mit den 9 in der vergleichsgruppe gematcht sind. ja, ein wenig unökonomisch, aber ich würds halt so machen.
mit dem chi²-test wird eine ganz andere frage untersucht als mit dem t-test. eine nonparametrische alternative zum t-test wäre der mann-whitney-u-test oder der fishers randomisationstest. letzter vergleicht übrigens auch mittelwerte, aber da man ihn nicht in spss berechnen kann, sondern in einem programm von der university of tulane die einzelnen werte jeweils eingeben muss, würde ich das auch nicht gerade mit einer gruppe von 55 personen machen.
t-test hat als voraussetzung u.a., dass die vergleichsgruppen gleich groß sind. ich habe bisher keine angaben dazu gefunden, aber 55:9 würde ich lieber nicht rechnen. stattdessen würde ich aus den 55 9 personen wählen, die nach anderen kriterien (geschlecht, alter....) mit den 9 in der vergleichsgruppe gematcht sind. ja, ein wenig unökonomisch, aber ich würds halt so machen.
mit dem chi²-test wird eine ganz andere frage untersucht als mit dem t-test. eine nonparametrische alternative zum t-test wäre der mann-whitney-u-test oder der fishers randomisationstest. letzter vergleicht übrigens auch mittelwerte, aber da man ihn nicht in spss berechnen kann, sondern in einem programm von der university of tulane die einzelnen werte jeweils eingeben muss, würde ich das auch nicht gerade mit einer gruppe von 55 personen machen.
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Entschuldigen, falsche Formulierung! Ich habe gehört, dass es bei SPSS die Möglichkeit gibt aus einer Stichprobe per Zufall z.B. 9 auszuwählen, um diese 9 ausgewählten dann mit der Gruppe (n=9) zu vergleichen. Also dass man quasi nicht selbst 9 herausnimmt, sonder SPSS dies selbst per Zufall macht. Allerdings weiss ich eben nicht, wie man das bei SPSS macht und das meinte ich mit meiner Frage. Weiss jemand wie man das bei SPSS durchführt?
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Hallo Kessi,
in SPSS 15 (sollte in älteren Versionen ähnlich sein):
Menüpunkt: Daten / Fälle auswählen
Zufallsstichprobe markieren und unter "Stichprobe..." angeben wie viele Fälle du haben willst.
generell würde ich bei so kleinen Stichproben von parametrischen Verfahren (t-Test) abraten. Entweder also das nonparametrische Pendant zum t-Test verwenden (Mann-Whitney U-Test; in Analyse / Nichtparametrische Tests / zwei unabhängige Stichproben ) [unabhängige Stichproben vorausgesetzt] oder du recodierst deine metrische Variable in 2 bis 3 (sinnvolle) Gruppen und führst auch hier einen Chi²-Test durch. (ist meist anschaulicher zu interpretieren)
in SPSS 15 (sollte in älteren Versionen ähnlich sein):
Menüpunkt: Daten / Fälle auswählen
Zufallsstichprobe markieren und unter "Stichprobe..." angeben wie viele Fälle du haben willst.
generell würde ich bei so kleinen Stichproben von parametrischen Verfahren (t-Test) abraten. Entweder also das nonparametrische Pendant zum t-Test verwenden (Mann-Whitney U-Test; in Analyse / Nichtparametrische Tests / zwei unabhängige Stichproben ) [unabhängige Stichproben vorausgesetzt] oder du recodierst deine metrische Variable in 2 bis 3 (sinnvolle) Gruppen und führst auch hier einen Chi²-Test durch. (ist meist anschaulicher zu interpretieren)
Wenn es im Jahre 1879 schon Computer gegeben hätte, würden diese vorausgesagt haben, dass man infolge der Zunahme von Pferdewagen im Jahre 1979 im Pferdemist ersticken würde. (John C. Edwards)