Hallo mal wieder,
jetzt komme ich mir ein bisschen blöd vor:
kann mir jemand sagen, wie ich mein Signifikanzniveau im Text präsentieren sollte?
Ich habe eine Irrtumswahrscheinlichkeit (alpha) von 5% gewählt, p<0,001 soll als "höchst signifikant" gelten.
Angenommen, ich habe (bei einem beliebigen Test unter Hilfenahme eines beliebigen Koeffizienten) einen "höchst signifikanten" Zusammenhang (z.B. 0,000) und die Stärke des Zusammenhang ist 0.49 (das ist nach der von mir gewählten Konvention ein geringer Zusammenhang) - wie drücke ich dann den oder die Werte im Text mit "***" aus?
.49***? Also "vorne" die Stärke des Zusammenhangs und "hinten" das Signifikanzniveau? (Und dann zudem in Worten bescheiben in der Art von "ein geringer höchst signifikanter Zusammenhang"?)
Oder bezieht sich diese Schreibweise nur auf das Signifikanznieveau und würde es dann .0*** geschrieben?
Danke im Voraus für Hinweise.
Grüße
umas.
Methodologie:Konvention / Schreibweise Signifikanzniveau **
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umas
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PearsonsR
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Hallo Umas,
Soweit ich weiß, gibt es in dem Sinne keine Konventionen bzgl. der Darstellungsweise signifikanter Zusammenhänge (außer, dass man eben * benutzt).
In deinem Fall würde ich vorschlagen, du verwendest *für signifikant (p<.05), ** für hoch signifikant (p<.01) und *** für höchst signifikant (p<.001). In deinem Falle würde ich das Ergebnis also mit .49*** darstellen. Allerdings stellt sich m.E. meist die Frage, ob der Unterschied zwischen ** und *** überhaupt noch erheblich ist. Ich selbst verwende i.d.R. nur * p<.05) und ** (p<.01). Das "Problem" ist, dass mit zunehmender Fallzahl die meisten Zusammenhänge irgendwie signifikant oder noch signifikanter werden. Insofern darf man die Signifikanz auch nicht überbewerten.
Noch eine Anmerkung zu Deinem Wert (.049): Ich weiß zwar nicht, welchen Zusammenhang dieser Wert konkret ausdrückt, aber er erscheint mir schon relativ stark. Übersetzt hieße das ja, dass deine abhängige Variable zu fast 50% durch Die Unabhängige erklärt werden kann. Ein Wert von 1 hieße bereits, dass beide Variablen zu 100% deckungsgleich und damit austauschbar wären, wodurch die Erklärungskraft der UV auf 0 gesunken wäre.
Grüße,
P.
Soweit ich weiß, gibt es in dem Sinne keine Konventionen bzgl. der Darstellungsweise signifikanter Zusammenhänge (außer, dass man eben * benutzt).
In deinem Fall würde ich vorschlagen, du verwendest *für signifikant (p<.05), ** für hoch signifikant (p<.01) und *** für höchst signifikant (p<.001). In deinem Falle würde ich das Ergebnis also mit .49*** darstellen. Allerdings stellt sich m.E. meist die Frage, ob der Unterschied zwischen ** und *** überhaupt noch erheblich ist. Ich selbst verwende i.d.R. nur * p<.05) und ** (p<.01). Das "Problem" ist, dass mit zunehmender Fallzahl die meisten Zusammenhänge irgendwie signifikant oder noch signifikanter werden. Insofern darf man die Signifikanz auch nicht überbewerten.
Noch eine Anmerkung zu Deinem Wert (.049): Ich weiß zwar nicht, welchen Zusammenhang dieser Wert konkret ausdrückt, aber er erscheint mir schon relativ stark. Übersetzt hieße das ja, dass deine abhängige Variable zu fast 50% durch Die Unabhängige erklärt werden kann. Ein Wert von 1 hieße bereits, dass beide Variablen zu 100% deckungsgleich und damit austauschbar wären, wodurch die Erklärungskraft der UV auf 0 gesunken wäre.
Grüße,
P.
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umas
- Beiträge: 9
- Registriert: 25.05.2006, 21:15
Danke
Hallo PearsonsR,
Danke für Deine Antwort.
In Bezug auf die Stärke des Zusammenhangs (0.49) halte ich mich an Wittenberg (Grundlagen Computergestützter Datenanalyse, 3. Aufl. 1998), er schlägt für Zusammenhangskoeffizienten .20 < kor <= 0.5 vor, das einen "geringen Zusammenhang" zu nennen (das nächste Intervall beginnt bei .50 < kor <= .70 und wird als "mittlerer Zusammenhang" gedeutet).
In meinem Fall handelt es sich momentan um ein Assoziationsmaß (Cramer's V), die Signifikanz (.000) wird anhand des Chi-Quadr. - Wertes fest gelegt.
Grüße
umas.
Danke für Deine Antwort.
In Bezug auf die Stärke des Zusammenhangs (0.49) halte ich mich an Wittenberg (Grundlagen Computergestützter Datenanalyse, 3. Aufl. 1998), er schlägt für Zusammenhangskoeffizienten .20 < kor <= 0.5 vor, das einen "geringen Zusammenhang" zu nennen (das nächste Intervall beginnt bei .50 < kor <= .70 und wird als "mittlerer Zusammenhang" gedeutet).
In meinem Fall handelt es sich momentan um ein Assoziationsmaß (Cramer's V), die Signifikanz (.000) wird anhand des Chi-Quadr. - Wertes fest gelegt.
Grüße
umas.
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PearsonsR
- Beiträge: 35
- Registriert: 27.01.2006, 13:31
Hallo umas,
also aus rein mathematisch-statistischer Sicht kann man das schon so sehen, wie Herr Wittenberg das beschreibt.
Wenn man davon ausgeht, dass der Koeffizient i.d.R. irgendwo zwischen 0 und 1 liegt, liegen Werte unter .5 natürlich im unteren Bereich des Wertebereichs. Insofern kann man sagen, es handelt sich hierbei um einen schwachen Zusammenhang.
Allerdings bin ich nach wie vor der Meinung, dass man bei der Interpretation von Zusammenhangsstärken inhaltlich vorgehen sollte (muss). Ich spreche hier im Übrigen aus der Sicht eines Sozialwissenschaftlers. In anderen Diszilinen mag die Situation etwas ander sein, das Prinzip ist aber das Gleiche. In Sozialwissenschaftlichen Untersuchungen, jedenfalls nach meiner Erfahrung, ist ein Zusammenhang von .49 meistens schon recht beachtlich.
Man muss sich ja vor Augen halten, dass es bei der Ermittlung von Zusammenhängen meist irgendwie um die Vorhersage (bzw. Erklärung der Varianz) einer Variablen durch eine andere Variable geht. Man kann den Wert des Koeffizienten dann grob gesprochen als "Prozent der durch die unabhängige Variable erklärten Varianz der abhängigen Var." interpretieren (in deinem Fall 49%). Oft werden abhängige Var. aber durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst, so dass der Effekt einer einzelnen Variablen natürlich geringer wird (das lässt sich aber meist eher mit multivariaten Verfahren aufdecken).
Ich möchte dir mal 2 Beispiele mit völlig willkürlich Zahlen geben:
1. Du untersuchst den Zusammenhang zwischen Geschlecht und beruflicher Position und erhältst einen Koeffizienten von .3. Das hieße dann also, dass die berufliche Stellung einer Person zu etwa 30% durch das Geschlecht bestimmt würde, was in meiner Interpretation ziemlich viel wäre.
2. Du untersuchst den Zusammenhang zwischen dem Auftreten von Lungenkrebs und Rauchen und erhältst ebenfalls einen Wert von .3. Ich bin zwar kein Mediziner, würde diesen Zusammenhang aber eher als gering einstufen, da ich davon ausgehe, dass die überwiegende Mehrheit der Lungenkrebskranken Raucher sind.
Ich finde das insgesamt aber eine interessante Diskussion, weil solche grundsätzliche Fragen immer wieder auftauchen. Wäre mal interessant, zu hören, was andere Teilnehmer des Forums dazu meinen...
Grüße,
P.
also aus rein mathematisch-statistischer Sicht kann man das schon so sehen, wie Herr Wittenberg das beschreibt.
Wenn man davon ausgeht, dass der Koeffizient i.d.R. irgendwo zwischen 0 und 1 liegt, liegen Werte unter .5 natürlich im unteren Bereich des Wertebereichs. Insofern kann man sagen, es handelt sich hierbei um einen schwachen Zusammenhang.
Allerdings bin ich nach wie vor der Meinung, dass man bei der Interpretation von Zusammenhangsstärken inhaltlich vorgehen sollte (muss). Ich spreche hier im Übrigen aus der Sicht eines Sozialwissenschaftlers. In anderen Diszilinen mag die Situation etwas ander sein, das Prinzip ist aber das Gleiche. In Sozialwissenschaftlichen Untersuchungen, jedenfalls nach meiner Erfahrung, ist ein Zusammenhang von .49 meistens schon recht beachtlich.
Man muss sich ja vor Augen halten, dass es bei der Ermittlung von Zusammenhängen meist irgendwie um die Vorhersage (bzw. Erklärung der Varianz) einer Variablen durch eine andere Variable geht. Man kann den Wert des Koeffizienten dann grob gesprochen als "Prozent der durch die unabhängige Variable erklärten Varianz der abhängigen Var." interpretieren (in deinem Fall 49%). Oft werden abhängige Var. aber durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst, so dass der Effekt einer einzelnen Variablen natürlich geringer wird (das lässt sich aber meist eher mit multivariaten Verfahren aufdecken).
Ich möchte dir mal 2 Beispiele mit völlig willkürlich Zahlen geben:
1. Du untersuchst den Zusammenhang zwischen Geschlecht und beruflicher Position und erhältst einen Koeffizienten von .3. Das hieße dann also, dass die berufliche Stellung einer Person zu etwa 30% durch das Geschlecht bestimmt würde, was in meiner Interpretation ziemlich viel wäre.
2. Du untersuchst den Zusammenhang zwischen dem Auftreten von Lungenkrebs und Rauchen und erhältst ebenfalls einen Wert von .3. Ich bin zwar kein Mediziner, würde diesen Zusammenhang aber eher als gering einstufen, da ich davon ausgehe, dass die überwiegende Mehrheit der Lungenkrebskranken Raucher sind.
Ich finde das insgesamt aber eine interessante Diskussion, weil solche grundsätzliche Fragen immer wieder auftauchen. Wäre mal interessant, zu hören, was andere Teilnehmer des Forums dazu meinen...
Grüße,
P.
-
Gregor
- Beiträge: 14
- Registriert: 13.04.2006, 13:12
Da ich aus dem medizinischen Bereich komme, möchte ich hier kurz zum Thema "evidenzbasierte Medizin" ein paar Zeilen schreiben. Bei den Medizinern (und bestimmt bei vielen anderen Fachdisziplinen) ist es eine Konvention, dass ein p-Wert gleich oder kleiner 0,05 als statistisch signifikant angesehen wird. Wenn die Signifikanz von Effekten interpretiert wird, sollten p-Werte immer im Zusammenhang mit Konfidenzintervallen verwendet werden. Die Effektgröße kann hierbei ein Risiko oder eine Sensitivität sein. Die Breite des Konfidenzintervalls hängt u.a. von der Zahl der in der Studie eingeschlossenen Patienten ab und wird mit zunehmender Patientenzahl enger, d.h. die Effektgröße kann präziser geschätzt werden. Weiterhin ist in der Medizin von Bedeutung wie die Studie angelegt wurde (Metaanalysen von randomisierten, kontrollierten Studien). Erst im Zusammenhang der verschiedenen Faktoren kann man eine sichere Aussage treffen.PearsonsR hat geschrieben:Ich möchte dir mal 2 Beispiele mit völlig willkürlich Zahlen geben:
2. Du untersuchst den Zusammenhang zwischen dem Auftreten von Lungenkrebs und Rauchen und erhältst ebenfalls einen Wert von .3. Ich bin zwar kein Mediziner, würde diesen Zusammenhang aber eher als gering einstufen, da ich davon ausgehe, dass die überwiegende Mehrheit der Lungenkrebskranken Raucher sind.
Gruß Gregor
