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Poweranalyse und Stichprobenberechnung für Regression

Poweranalysen sind ein wichtiger Teil in der Vorbereitung von Studien. Sie können die Frage nach der erforderlichen Stichprobengröße beantworten, aber auch nach der zugrundeliegenden statistischen Power. Damit sind Poweranalysen eng mit dem Hypothesentesten verwandt. Eine Poweranalyse wird meist vor der eigentlichen Erhebung durchgeführt (a priori) – meist um die Stichprobengröße abzuschätzen, die für die Untersuchung

Einfaktorielle MANOVA

Einfaktorielle MANOVA: Ausreißer

Teil der explorativen Datenanalyse sind Box-Plots, mit denen wir unsere Daten auf univariate Ausreißer hin überprüfen können. Für jede abhängige Variable in jeder Faktorstufe wird dabei ein separater Box-Plots erstellt. Box-Plots interpretieren Für unseren Beispieldatensatz erhalten wir folgendes Diagramm: Jeder Datenpunkt, der mehr als 1,5 Standardabweichungen vom Mittelwert entfernt ist, wird durch einen Kreis, zusammen

Einfaktorielle MANOVA

Einfaktorielle MANOVA: Normalverteilung auswerten

Wie wir bei den Voraussetzungen gesehen haben, müssten wir unsere Daten eigentlich auf ihre multivariate Normalverteilung überprüfen. Leider bietet SPSS keine Möglichkeit an, dies direkt zu überprüfen. Wir prüfen daher die univariate Normalverteilung, die eine Voraussetzung für die multivariate Normalverteilung ist. Wenn unsere Daten univariat normalverteilt sind, gehen wir davon aus, dass sie auch multivariat

Hauptkomponentenanalyse

Hauptkomponentenanalyse oder Faktorenanalyse

Eine der am meisten verwechselten Konzepte in der Statistik sind Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse. Beides sind Methoden zur Dimensionalitätreduktion, beide werden in den meisten Staistikprogrammen in selben Menü aufgerufen und beide produzieren ähnlich-aussehenden Output. Wo aber liegen die Unterschiede und wann sollte man eine Methode über die andere bevorzugen? Hauptkomponentenanalyse Hauptkomponentenanalyse wird meistens dort eingesetzt, wo

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Effektstärke berechnen

Effektstärken sind eine der wichtiges Ergebnisse empirischer Studien – für viele Autoren sogar das wichtigste (Lakens, 2013) – und deren Angabe in wissenschaftlichen Publikationen wird von der APA empfohlen (American Psychological Association, 2013). Auch wenn es für den Mann-Whitney-U-Test keine eigene Effektstärke gibt, wie beispielsweise für den t-Test, können wir zwei bzw. drei bekannte Effektstärken,

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Auswertung und Interpretation

Wie wir bereits mehrmals erwähnt haben, hängt die Interpretation des Mann-Whitney-U-Tests davon ab, ob beide Verteilungen eine ähnliche Verteilungsform haben. Sollte dies der Fall sein, dürfen wir eine Aussage über einen Unterschied in den Medianen machen (diese Voraussetzung haben wir in dem vorigen Schritt überprüft). In diesem Artikel besprechen wir die Interpretation und Verschriftlichung für

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Deskriptive Statistik

Die Interpretation des Mann-Whitney-U-Tests hängt davon ab, ob beide Verteilungen eine ähnliche Verteilungsform haben. Sollte dies der Fall sein, dürfen wir eine Aussage über einen Unterschied in den Medianen machen (diese Voraussetzung haben wir vorher überprüft). In diesem Artikel besprechen wir die Angabe der deskriptiven Statistik, die maßgeblich von der Überprüfung dieser Voraussetzung abhängt. Hier

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test in SPSS berechnen

In diesem How-To führen wir die eigentliche Berechnung des Mann-Whitney-U-Tests in SPSS durch. Sind sind wir erst einmal fertig. Auf der nächsten Seite interpretieren und Verschriftlichen wir die Ausgabe.

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Verteilungsform interpretieren

Nachdem wir im vorigen Schritt die abhängige Variable standardisiert und die die Prozedur zur Überprüfung der Gleichheit durchgeführt haben, müssen wir im jetzt überprüfen, ob beide Verteilungen von ihrer Form her (etwa) gleich sind. Wie wir bereits am Anfang dieser Anleitung erwähnt haben, ist die Aussage des Mann-Whitney-U-Tests eine andere, wenn beide Verteilungen identisch, aber

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Voraussetzung #1: Verteilungsform

Die einzige Voraussetzung des Mann-Whitney-U-Test, die wir mit SPSS überprüfen können, ist, dass die Verteilung zwischen beiden Gruppen gleich ist. Aber: Auch wenn diese Voraussetzung nicht erfüllt ist, kann der Mann-Whitney-U-Test weiter interpretiert werden, seine Aussage ist dann allerdings eine andere. Wenn die Verteilungen zwischen beiden Gruppen gleich sind und nur entlang der x-Achse verschoben

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Hypothesen

Auch wenn der Mann-Whitney-U-Test als direkte Alternative zum ungepaarten t-Test verwendet wird, hat er doch komplett andere Hypothesen. Dies wird auch durch die vierte Voraussetzung deutlich, dass die Verteilungsform zwischen den beiden Gruppen (etwa) gleich sein sollte. Ursprünglich wurde der Test von Mann und Whitney (1947) entwickelt, um zu überprüfen, ob eine von zwei Zufallsvariablen

Lexikon

Cramer’s V

Cramer’s V ist ein Maß für den Zusammenhang zwischen zwei nomialskalierten Variablen, ähnlich dem Korrelationskoeffizienten r. Es ist das meist berichtete Maß der Effektstärke für χ²-Tests (Chi-Quadrat Tests). Cramer’s V basiert auf dem φ-Koeffizienten (phi-Koeffizienten), kann aber im Gegensatz zu ihm auch für Kreuztabellen angewendet werden, die größer als 2×2 sind. Cramer’s V nimmt Werte

gepaarter t-Test

Gepaarter t-Test: Einseitig testen

Wenn wir einen gepaarten t-Test durchführen, ist der angegebene p-Wert (die Signifikanz) immer für eine zweiseitige Testung. In diesem Artikel besprechen wir, was das bedeutet und wie wir von einem zweiseitigen p-Wert auf einen einseitigen umrechnen können.

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Beispieldatensatz

Ein Teams von Wissenschaftlern möchte untersuchen, ob Mitglieder einer Gewerkschaft geringere Arbeitszeiten haben, als Mitarbeiter, die nicht Mitglied einer Gewerkschaft sind. Dazu untersuchen Sie den Panel-Datensatz des Panel Study of Income Dynamics (PSID). Jede Untersuchung entspricht einer Person, die verschiedene Angaben, wie beispielsweise, Bildung, Geschlecht, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Gehalt und Arbeitszeit (pro Jahr) gemacht

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Voraussetzungen

Als nicht-parametrisches Verfahren ist der Mann-Whitney-U-Test verhältnismäßig wenig anspruchsvoll, was die grundlegenden Voraussetzungen angeht. Dennoch gibt es vier Voraussetzungen die erfüllt sein müssen, damit wir mit der Berechnung fortfahren dürfen. Die ersten drei Voraussetzung aus der Liste sind Grundvoraussetzungen; sie können nicht mit Statistikprogrammen überprüft werden, müssen aber dennoch erfüllt sein. Den letzten Punkt wiederum

Lexikon

Fall-Kontroll-Studie

Fall-Kontroll-Studien (engl. case-control studies) sind retrospektiv. Sie definieren zu Beginn zwei Gruppen klar: eine mit dem Ergebnis/Krankheit und eine ohne das Ergebnis/Krankheit. Sie schauen zurück, um zu beurteilen, ob es zwischen den Gruppen einen statistisch signifikanten Unterschied in den Expositionsraten gegenüber einem definierten Risikofaktor gibt. Dies kann auf Zusammenhänge zwischen dem Risikofaktor und der Entwicklung

Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Anwendungsbeispiele

Es gibt mehrere Studiendesigns, bei denen der Mann-Whitney-U-Test sinnvoll ist. Allen Designs ist gemeinsam, dass wir zwei unabhängige Gruppen haben und dass wir wissen wollen, ob ein Unterschied zwischen diesen beiden Gruppen existiert. Zwei unabhängige Gruppen vergleichen In seiner elementarsten Anwendung vergleicht der Mann-Whitney-U-Test zwei unabhängige Gruppen von Beobachtungen oder Messungen zu einem einzigen Merkmal.

Reliabilitätsanalyse

Cronbachs Alpha: Voraussetzungen

Die Ableitung von Cronbachs Alpha basiert auf der klassischen Testtheorie, die davon ausgeht, dass der beobachtete Wert einer Person eine lineare Funktion ihres unbeobachteten wahren Wertes (oder des zugrunde liegenden Konstrukts) und des Fehlers ist. In der Theorie können die Messungen parallel (essential) tau-äquivalent oder kongenerisch sein, abhängig von den Annahmen über die Maßeinheiten, Genauigkeitsgrade

Produkt-Moment-Korrelation

Pearson Produkt-Moment Korrelation: Korrelationstabelle erstellen

Oft hat man viele Variablen in großen Korrelationstabellen, die man berichten will. Die Standard-Tabelle in SPSS enthält noch für jedes Variablenpaar das N und die genaue Signifikanz. Diese beiden Werte würden wir für die meisten Arbeiten und Studien aber in der endgültigen Tabelle entfernen. Mit einem Trick können wir uns in SPSS nur die Korrelationen