Odds Ratio in andere Effektstärken umrechnen

In vielen Studien werden Odds Ratios als Effektstärken angegeben werden. Odds Ratios haben viele Vorteile, allerdings kann es oft besser sein, statt Odss Ratio andere Maße der Effektstärke zu verwenden. Dies ist vor allem der Fall, wenn man Studien und Effekte miteinander vergleichen will, beispielsweise bei der Durchführung einer Meta-Analyse. Verschiedene Studien verwenden verschiedene statistische […]


Missing Completely at Random (MCAR)

Bei Umfragen oder Erhebungen gibt es immer wieder Datenpunkte, die fehlen. Daten, die Missing Completely at Random (MCAR; englisch: vollkommen willkürlich fehlend) sind, stehen mit keiner anderen Variable systematisch in Zusammenhang. Anders ausgedrückt: MCAR bedeutet, dass das Fehlen einer Beobachtung nichts mit der untersuchten Person oder dem untersuchten Objekt zu tun hat. Zum Beispiel könnte […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test in SPSS

Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test ist eine nicht-parametrische Alternative zu dem gepaarten t-Test. Entsprechend wird er dort eingesetzt, wo zwei abhängige Gruppen miteinander verglichen werden sollen, aber gewisse Voraussetzungen nicht erfüllt sind (wie beispielsweise die Normalverteilung). Gespaarte Daten kommen immer dort vor, wo dieselbe Versuchsperson genau zwei Mal gemessen wird. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn dieselbe Versuchsperson […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Beispieldatensatz

Ein Team aus international renommierten Wissenschaftlern möchte herausfinden, ob das Anschauen von fünf Katzenvideos Depressionswerte senken kann. Eine Studie von Myrick (2015) hat gezeigt, dass Katzenvideos generell einen positiven Einfluss auf die Stimmung haben. Unsere Katzenvideos wurden von einer unabhängigen Expertengruppe als besonders „süß“ und „munter“ bewertet. Dabei wird der Grad der Depression von Patienten […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Voraussetzungen

Als nicht-parametrisches Verfahren ist der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-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 […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Datensatz vorbereiten

Bevor wir den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test in SPSS durchführen können, müssen wir noch eine weitere Variable berechnen, die wir später benötigen, um zu überprüfen, ob die Verteilung der Differenzen symmetrisch ist. Damit wir einen Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test durchführen können, benötigen wir zwei Variablen, die mindesten ordinalskaliert sind. In unserem Beispiel sind das unsere beiden DBI-Werte und . Bei der Wahl der […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test in SPSS berechnen

Jetzt gehen wir an die eigentliche Berechnung des Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test. Auf der nächsten Seite überprüfen wir zuerst die Form der Verteilung und beginnen im Anschluss mit der Verschriftlichung der Ergebnisse.


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Symmetrie der Verteilung überprüfen

Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test hat lediglich eine einzige Voraussetzung, die wir mit SPSS überprüfen müssen und können. Bei dieser Voraussetzung müssen wir überprüfen, ob die Verteilung der Differenzen symmetrisch ist. Am einfachsten ist es, diese Voraussetzung zu überprüfen, indem wir uns das Histogramm (grafische Darstellung der Häufigkeitsverteilung ) der Differenzen anschauen. SPSS erstellt es für uns bereits […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Mediane berechnen

Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test überprüft, ob sich die Median-Differenz der beiden Variablen statistisch von 0 (Null) unterscheidet. Wenn wir daher deskriptive Statistiken zu dem Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test berichten, sollten wir nicht Mittelwerte, sondern Mediane angeben. SPSS berechnet uns leider nicht automatisch die nötigen Median, sodass wir dies in einem zusätzlichen Schritt tun müssen. Das besprechen wir in diesem Artikel. […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Ergebnisse auswerten und interpretieren

Ein Vorteil der neuen Dialogfelder ist, dass SPSS bereits automatisch für uns die wichtigsten Ergebnisse der Analyse gleich in der ersten Tabelle zusammenfasst. Wenn wir uns die Tabelle Hypothesentestübersicht anschauen, sehen wir, welche Nullhypothese SPSS überprüft hat, den p-Wert des durchgeführten Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test und die daraus resultierende Entscheidung. In unserem Beispiel sieht die Tabelle wie unten […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Effektstärke berechnen

Effektstärken sind das wichtigste Ergebnis empirischer Studien (Lakens, 2013) und deren Angabe in wissenschaftlichen Publikationen wird von der APA empfohlen (American Psychological Association, 2013). Für den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test berechnen wir nicht Cohen’s d (Cohen, 1988), wie wir es bei einem gepaarten t-Test tun würden, sondern den Korrelationskoeffzienten, r, bzw. den Determinationskoeffizienten, R². Leider berechnet SPSS dieser […]


Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: Symmetrie manuell überprüfen

Es ist wichtig zu verstehen, dass SPSS bei der Erstellung des Histogramms für uns einige Entscheidungen getroffen hat, z.B. wie viele Balken es geben soll. Gerade diese Entscheidung wird formelbasiert getroffen, ist aber auch mehr eine Schätzung als eine genaue Wissenschaft. Die Anzahl der Balken (im Histogramm, auch Bins genannt) beeinflusst dabei aber maßgeblich das […]


R: Multiple Regression

R bietet eine Vielzahl von Funktionen und Packages mit denen eine ganze Reihe von Regressionverfahren samt Regressionsdiagnostiken durchgeführt werden können. Ein Regressionsmodell aufstellen In der Ausgabe sehen wir zuerst noch einmal unseren Aufruf (Call), dann die Residuen (Residuals) und danach die Koeffizienten und die verbundenen Statistiken (Coefficients). In der Tabelle der Koeffizienten ist die erste […]


Einfaktorielle ANCOVA: Kontraste interpretieren und berichten

Im vorigen Schritt haben wir die Kontraste von SPSS berechnen lassen, jetzt geht es an die Interpretation und Verschriftlichung. Kontraste unterscheiden sich in ein paar Dingen von anderen Formen von post-hoc Tests. Neben der Möglichkeit, komplexe Vergleiche zwischen mehr als zwei Gruppen durchzuführen, haben sie meist auch eine höhere statistische Power und bessere Maße der […]


Einfaktorielle ANCOVA: Kontraste berechnen

In diesem Artikel besprechen wir die Durchführung einer einfaktoriellen ANCOVA mit Kontrasten in SPSS. Er überschneidet sich vom Aufbau her in den ersten Schritten mit der Anleitung zur Durchführung von post-hoc Tests, aber am Ende gibt es noch Unterschiede Die Vorgehensweise verläuft analog zu der Überprüfung der Homogenität der Regressionssteigungen, nur das wir zusätzliche Optionen […]


Einfaktorielle ANCOVA: Einführung in die Kontrastanalyse mit SPSS

Kontraste können verwendet werden, wenn wir im Vorhinein eine Hypothese über die Unterschiede haben (für eine genaue Erklärung über den Unterschied zwischen Kontrasten und post-hoc Tests und wann man was verwendet, siehe auch unseren Übersichtsartikel dazu). Die Berechnung von Kontrasten ist etwas schwieriger und erfordert mehr Überlegung als die Berechnung von post-hoc Tests. Allerdings haben Kontraste zahlreiche Vorteile […]


Einfaktorielle ANCOVA: post-hoc Tests interpretieren

Wie wir bereits erwähnt haben, werden post-hoc Tests berechnet, wenn wir ein signifikantes Ergebnis haben, aber im Vorfeld keine genauen Hypothesen darüber haben, welche Gruppen sich unterscheiden werden. Da uns die einfaktorielle ANOVA als Omnibusverfahren lediglich sagt, dass es einen Unterschied zwischen den Gruppen gab aber nicht wo, macht es Sinn, diese Frage mit weiteren […]


Einfaktorielle ANCOVA: Ergebnisse interpretieren und berichten

Das Ziel unserer Analyse war es herauszufinden, ob sich die Gruppen der abhängigen Variable unterscheiden, nachdem wir für eine oder mehrere Kovariaten kontrolliert haben. Dazu müssen wir uns die Tabelle Tests der Zwischensubjekteffekte anschauen. Unterhalb sehen wir die Tabelle mit den Ergebnissen der einfaktoriellen ANOVA. Die für uns wichtigste Spalte ist Signifikanz (hier gelb hervorgehoben). […]


Einfaktorielle ANCOVA: Deskriptive Statistiken

Wir besprechen als ersten die Interpretation und Verschriftlichung der deskriptiven Statistiken. Die deskriptiven Statistiken erlauben es uns einen ersten Eindruck von unseren Daten zu erhalten. Wir können sehen, wie groß die Unterschiede in den einzelnen Gruppen relativ zueinander gewesen sind – Daten, welche die ANCOVA später auch für die Berechnung der Signifikant verwendet. Auf der […]


Einfaktorielle ANCOVA: Einstieg in die Interpretation und Auswertung

Die folgenden Seiten werden sich jetzt mit der Interpretation und Auswertung der Ergebnisse beschäftigen. Die gilt sowohl für die Ausgabe der einfaktoriellen ANOVA, als auch für die post-hoc Tests und Kontraste. Zuerst werden wir uns mit der Interpretation der deskriptiven Statistiken beschäftigen. Bei ANCOVA-Modellen sind die deskriptiven Statistiken von besonderer Bedeutung, da hier nicht einfach […]