Auswahl des richtigen Tests < Statistik (Anwend.) < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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(Frage) beantwortet  | | Datum: | 01:44 Di 09.08.2011 | | Autor: | path |
| Aufgabe | Gegeben sind die Ergebnisse eines Fragebogens, mit dem die Wirksamkeit eines Trainings getestet werden soll.
Die Gruppe, die an dem Training teilgenommen hat, besteht aus 56 Personen, die Kontrollgruppe aus 19 Personen.
Die relevante Frage des Fragebogens lässt 3 Antworten zu: a, b oder c.
Ergebnis:
Trainingsgruppe: 9 x a, 31 x b, 16 x c;
Kontrollgruppe: 4 x a, 10 x b, 5 x c.
(a ist am schlechtesten, b ist besser, c ist am besten) |
Hallo!
Meine Frage zu obiger Aufgabenstellung:
Wie kann ich feststellen, ob das Training einen signifikanten Effekt hervorgerufen hat?
Macht man das am besten über den Mittelwert? Und wenn ja, welcher Test wäre geeignet?
Vielen Dank und viele Grüße
path
Ich habe diese Frage auf keiner anderen Seite gestellt.
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(Antwort) fertig  | | Datum: | 08:04 Di 09.08.2011 | | Autor: | luis52 |
Moin,
hier bietet sich in erster Linie ein Mann-Whitney-Wilcoxontest an. Allerdings liegen hier viele Bindungen vor, so dass keine Tabellen zur Verfuegung stehen.
Habe den Test mal mit R durchgefuehrt. Leider kein schoenes Ergebnis:
| 1: | Trainingsgruppe <-rep(1:3,c(9,31,16))
| | 2: | Kontrollgruppe <-rep(1:3,c(4,10,5))
| | 3: | wilcox.test(Trainingsgruppe,Kontrollgruppe)
| | 4: |
| | 5: | Wilcoxon rank sum test with continuity correction
| | 6: |
| | 7: | data: Trainingsgruppe and Kontrollgruppe
| | 8: | W = 561, p-value = 0.6996
| | 9: | alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
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vg Luis
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(Frage) beantwortet | | Datum: | 10:14 Di 09.08.2011 | | Autor: | path |
Hi Luis!
Danke für die Antwort!
Ist ja leider wirklich nicht aussagekräftig.
Kann ich die zwei Ergebnisse der Gruppen auch auf Normaverteilung (oder eine andere Verteilung) testen und dann damit andere Tests anwenden?
Viele Grüße
Patrick
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(Antwort) fertig | | Datum: | 10:55 Di 09.08.2011 | | Autor: | luis52 |
Hallo Patrick,
> Hi Luis!
>
> Danke für die Antwort!
>
> Ist ja leider wirklich nicht aussagekräftig.
>
> Kann ich die zwei Ergebnisse der Gruppen auch auf
> Normaverteilung (oder eine andere Verteilung) testen und
> dann damit andere Tests anwenden?
Sieh dir mal die Prozentzahlen der a,b,c in den
einzelnen Gruppen an, da gibt es nur geringfuegige Abweichungen. Habe noch einen (i.a. schwaecheren) Homogenitaetstest durchgefuehrt. Das Ergebnis wird dich auch nicht begeistern:
| 1: | R> tab <- rbind(c(9,31,16),c(4,10,5))
| | 2: | R> chisq.test(tab)
| | 3: |
| | 4: | Pearson's Chi-squared test
| | 5: |
| | 6: | data: tab
| | 7: | X-squared = 0.2481, df = 2, p-value = 0.8833
| | 8: |
| | 9: | Warnmeldung:
| | 10: | In chisq.test(tab) : Chi-Quadrat-Approximation kann inkorrekt sein
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Rechner sind geduldig, so dass du auch einen t-Test durchfuehren kannst,
der auf der Normalverteilungsannahme beruht. Aber ich rate dringend ab, denn
deine Daten sind alles andere als normalverteilt.
M.E. ist die Sache ist ausgereizt.
vg Luis
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 14:17 Di 09.08.2011 | | Autor: | path |
Alles klar, vielen Dank Luis!
Dann muss ich wohl schreiben, dass die Daten nicht zur Ablehnung der Nullhypothese führen.
Naja, kann man nichts machen. :)
viele Grüße
path
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