ich hätte da mal eine Frage zu SPSS, dem Binomial-(oder für ähnliche Aufgaben auch den Chi-Quadrat)-Test und der Art und Weise, wie SPSS die Daten dafür einliest. Sorry, falls ich das irgendwie zu penibel und im Endeffekt viel zu kompliziert beschreibe, was ich mache, aber ich bin noch Neuling...

Die Aufgabenstellung ist eigentlich ganz simpel. Ich habe zwei Filter a und b, auf denen einen unterschiedliche Anzahl an Bakterienarten nachgewiesen wurden. Mit einem Binomial-Test wollte ich nun prüfen, ob die Verteilung der Arten auf beide Filter von einer Gleichverteilung abweicht - also ob die beiden Filterarten quasi eine unterschiedliche "Diversität" aufweisen.
Das ist an sich kein Problem. Ich arbeite also nur mit meiner nun mehr numerischen Filtertyp-Spalte aus meiner Hauptdatentabelle, die über diverse Spalten-Filter jeweils der Menge an Arten entspricht. Ich habe also bspw. 217 mal Filter a und 103 mal Filter b - also eine entsprechende Artenzahl. Der p-Wert liegt unter 0,05 wie eigentlich zu erwarten.
Das Problem, das ich jetzt aber habe, ist, daß die Anzahlen an beobachteten Arten noch nicht normalisiert sind, da wir leider von den a-Filtern ein paar mehr untersucht haben als von den b-Filter. Also normalisiere ich meine Werte in Excel, indem ich jeweils die 217 Arten durch die Anzahl an a-Filtern teile und für die anderen dasgleiche. Nun habe ich aber nur noch eine Tabelle mit absoluten Werten, die ich SPSS zum Testen nicht vorsetzen kann. Liegt es in der Natur des Testens, daß SPSS gerne die Häufigkeiten der Variablen selbst auszählen möchte, anstatt daß ich ihm einfach sage, die eine ist so häufig und die andere so? Ich hoffe, man versteht, was ich sagen möchte?

Ich bin dem Problem probeweise aus dem Weg gegangen, indem ich meine normalisierten Werte in Prozentzahlen umgerechnet habe. Daraus habe ich dann ein neues Datenblatt erstellt, in welchem ich Filter a bspw. 63 mal (da 63%) aufgelistet habe und Filter b 37mal. Damit funktioniert der Test dann zwar, aber das finde ich irgendwie sehr aufwendig und umständlich und fehlerlastig

Alles Liebe, Kathrin