Hallo zusammen,
ich habe eine Frage und würde mich sehr über eure Hilfe freuen.
Für zwei Variablen habe ich zuerst den Mittelwert berechnet und dann den T-Test für unabhängige Stichproben durchgeführt. Eine Variable stellte die abhängige die andre die unabhängige Variable dar.
Ich habe prinzipiell die Frage, ob eine Richtung vorgegeben ist oder ob sowohl die Möglichkeit besteht, dass die abhängige die unabhängige Variable beeinflusst und die unabhängige die abhängige.
Z.B. Geld und Alter (unabhängig davon ob dieses Bsp. Sinn macht)
Alter -->Geld
Geld --> Alter
Vielen Dank für eure Hilfe!!!!!
abhängige, unabhängie Variable
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jake2042
- Beiträge: 27
- Registriert: 21.05.2011, 14:54
Re: abhängige, unabhängie Variable
Hallo Laura123,
1.
Welche Variable Du als unabhängige (erklärende) und welche als abhängige (erklärte) Variable betrachtest hängt von Deinem Denkmodell ab – d.h. von Dir – und nicht von SPSS. Vorgegeben ist da nichts, was aber auch heißt, dass Du Denkfehler machen kannst. [1]
2.
Ein T-Test erfordert eine Gruppierungsvariable, mittels der Du alle befragten Personen in genau zwei Gruppen aufteilen kannst [2] und eine Testvariable die entweder metrisch oder ebenfalls dichotom sein muss [3]. Dabei wird die Gruppierungsvariable als unabhängige und die Testvariable als abhängige Variable betrachtet. Wenn Du zum Beispiel durch einen T-Test feststellst, dass Frauen signifikant weniger verdienen als Männer, dann »erklärt« das Geschlecht (die Gruppierungsvariable) das Einkommen (die Testvariable). [4]
Viele Grüße
jake2042
Anmerkungen
[1]
Ein gerne benutztes Beispiel für so einen Denkfehler ist die signifikante Korrelation zwischen Anzahl der Störche pro Flächeneinheit und Geburtenrate. Tatsächlich bringt nicht der Storch die Kinder, sondern es gibt in Städten bezogen auf eine Flächeneinheit sehr viel weniger Störche als auf dem Land. Gleichzeitig ist in Städten die Geburtenrate niedriger als im ländlichen Raum.
[2]
Zum Beispiel eine Variable »Geschlecht« mit den beiden Ausprägungen männlich und weiblich. So eine Variable wird dichotom genannt. Wenn die Dichotomie hinterher (z. B. durch Schnittbildung) künstlich hergestellt wird, ist es eine dichotomisierte Variable. Beispiel: niedriges Einkommen und hohes Einkommen bei einer Variablen »Einkommenshöhe«.
[3]
Die beiden Ausprägungen der dichotomen oder dichotomisierten Variablen müssen aber mit 0 und 1 kodiert sein, damit sie wie eine metrische Variable behandelt werden (hier: als Testvariable eines T-Tests dienen) kann.
[4]
Selbstverständlich sind es nicht biologische Geschlechtsunterschiede, die den Einkommensunterschied erklären, sondern schlicht geschlechtsspezifische Diskriminierung. Soziales ist immer nur mit Sozialem zu erklären.
1.
Welche Variable Du als unabhängige (erklärende) und welche als abhängige (erklärte) Variable betrachtest hängt von Deinem Denkmodell ab – d.h. von Dir – und nicht von SPSS. Vorgegeben ist da nichts, was aber auch heißt, dass Du Denkfehler machen kannst. [1]
2.
Ein T-Test erfordert eine Gruppierungsvariable, mittels der Du alle befragten Personen in genau zwei Gruppen aufteilen kannst [2] und eine Testvariable die entweder metrisch oder ebenfalls dichotom sein muss [3]. Dabei wird die Gruppierungsvariable als unabhängige und die Testvariable als abhängige Variable betrachtet. Wenn Du zum Beispiel durch einen T-Test feststellst, dass Frauen signifikant weniger verdienen als Männer, dann »erklärt« das Geschlecht (die Gruppierungsvariable) das Einkommen (die Testvariable). [4]
Viele Grüße
jake2042
Anmerkungen
[1]
Ein gerne benutztes Beispiel für so einen Denkfehler ist die signifikante Korrelation zwischen Anzahl der Störche pro Flächeneinheit und Geburtenrate. Tatsächlich bringt nicht der Storch die Kinder, sondern es gibt in Städten bezogen auf eine Flächeneinheit sehr viel weniger Störche als auf dem Land. Gleichzeitig ist in Städten die Geburtenrate niedriger als im ländlichen Raum.
[2]
Zum Beispiel eine Variable »Geschlecht« mit den beiden Ausprägungen männlich und weiblich. So eine Variable wird dichotom genannt. Wenn die Dichotomie hinterher (z. B. durch Schnittbildung) künstlich hergestellt wird, ist es eine dichotomisierte Variable. Beispiel: niedriges Einkommen und hohes Einkommen bei einer Variablen »Einkommenshöhe«.
[3]
Die beiden Ausprägungen der dichotomen oder dichotomisierten Variablen müssen aber mit 0 und 1 kodiert sein, damit sie wie eine metrische Variable behandelt werden (hier: als Testvariable eines T-Tests dienen) kann.
[4]
Selbstverständlich sind es nicht biologische Geschlechtsunterschiede, die den Einkommensunterschied erklären, sondern schlicht geschlechtsspezifische Diskriminierung. Soziales ist immer nur mit Sozialem zu erklären.
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friedel
- Beiträge: 1
- Registriert: 14.07.2011, 22:24
Wunderschönen Guten Abend,
ich nutze den Thread hier einfach mal, da meine Fragestellung sich um das gleiche Thema dreht.
Es geht um Folgendes:
Ich habe einen kalibrierten Sensor, der Feuchtigkeiten von Produkt X misst.
Ich möchte überprüfen, ob der Sensor richtig arbeitet und mache parallel Messungen für das gleiche Produkt im Labor.
Ich möchte folgende Hypothese überprüfen:
Die Differenzwerte zwischen Sensorwert und Laborwert sind 0-->der Sensor arbeitet korrekt.
Darf ich dafür ausgehen, dass die Variablen X (gemessene Feuchtigkeit im Prozess) und die Variable Y( gemessene Feuchtigkeit im Labor) abhängig voneinander sind?
Denn dann könnte ich einen T-Test durchführen ohne mich mit Kolmogoroff rumschlagen zu müssen.
WIe ist die Meinung hier? =)
Gruß
ich nutze den Thread hier einfach mal, da meine Fragestellung sich um das gleiche Thema dreht.
Es geht um Folgendes:
Ich habe einen kalibrierten Sensor, der Feuchtigkeiten von Produkt X misst.
Ich möchte überprüfen, ob der Sensor richtig arbeitet und mache parallel Messungen für das gleiche Produkt im Labor.
Ich möchte folgende Hypothese überprüfen:
Die Differenzwerte zwischen Sensorwert und Laborwert sind 0-->der Sensor arbeitet korrekt.
Darf ich dafür ausgehen, dass die Variablen X (gemessene Feuchtigkeit im Prozess) und die Variable Y( gemessene Feuchtigkeit im Labor) abhängig voneinander sind?
Denn dann könnte ich einen T-Test durchführen ohne mich mit Kolmogoroff rumschlagen zu müssen.
WIe ist die Meinung hier? =)
Gruß
