Deine Videos sind wirklich der hammer! Studiere Forstwirtschaft und brauche dort eine abgespeckte Ahnung von Statistik. Selbst ich, als absoluter Nichtwissender der Statistik, kann dir sehr gut folgen. Vielen Dank!
Hallo Björn, du hilfst mir echt mega weiter für meine Abschlussarbeit. Nun habe ich aber noch folgende Frage: Wie berechne ich das CHI-Quadrat für mehr als 2 Variablen? Weil wenn ich alle Variablen reintue, werden mir in Spss auch mehrere CHI Quadrat angezeigt. Welchen muss ich da denn nutzen? Vielen Dank schon mal!
Hallo, du kannst mit einem Chi²-Tests auf Unabhängigkeit immer nur zwei Variablen auf Unabhängigkeit testen. Deswegen bekommst du für je 2 Variablen einen Chi²-Test ausgegeben. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWaltherHallo Björn, vielen Dank schon mal für deine Antwort. Also ist es nicht möglich das Chi-Quadrat für mehr als 2 Variablen zu berechnen? Weil in verschiedenen Papern ist immer das Chi-Quadrat angegeben, obwohl die jeweiligen Forschungsmodelle mehr als 2 Variablen beinhalten. Hier frage ich mich dann wie die jeweiligen Autoren das berechnet haben.
Hallo! Ich bin wirklich in Fan von deinen Videos. Eine Frage zu dem Chi-Quadrat-Test: Meine Zellhäufigkeit beträgt in manchen Fällen weniger als 5. Jetzt habe ich dazu gelesen, dass man am besten eine Monte-Carlo-Simulation dazu durchführt. Soweit ich weiß, ist das im SPSS nicht möglich. Kennst du eine Alternative zur Monte-Carlo-Simulation, da meine Zellhäufigkeit weniger als 5 beträgt? LG
Richtig gute Erklärung, vielen Dank! Wie läuft es ab, wenn man mehrere Zeilen hat (sprich in deinem Beispiel z.B. m/w/d oder auf Werbung bezogen Banner 1-10)?
Wie immer tolles und hilfreiches Video. Danke!.aber ich hätte eine Frage: sagt mir der Chi2 Test, ob sich (an deinem Beispiel) die Anzahl der Ja- und Nein-Stimmen eines Geschlechts unterscheiden oder das Verhältnis Ja-Nein zwischen den Geschlechtern unterscheidet? Sprich: kann ich damit zu jeder Kategorie eine Aussage treffen oder genau 1 Aussage, nämlich, dass sich das Ja-Nein-Verhältnis zwischen den Kategorien unterscheidet oder nicht?
Hallo und danke für dein Lob! Der Test prüft auf Unabhängigkeit der beiden Merkmale/Variablen. Du kannst also nur eine Aussage darüber treffen, ob es (stochastische) Unabhängigkeit gibt oder nicht. Welche Ausprägung mit welcher eher auftritt, kannst du am ehesten in der Abweichung der beobachteten und erwarteten Häufigkeiten ablesen. Dazu empfiehlt sich dann aber zusätzlich noch ein post-hoc-Test, um zu sehen, wo signifikante Abweichungen von Unabhängigkeit existieren. Da ich für die neueste SPSS-Version noch kein Video gemacht habe, verweise ich dich gerne auf: www.spss-tutorials.com/spss-chi-square-test-with-pairwise-z-tests/#crosstabs-with-pairwise-z-tests-output Viele Grüße, Björn.
Hallo, zunächst einmal: super Videos, danke dafür! Nun eine Frage: Wenn ich Zellen unter 5 habe und eine größere Tabelle als 2x2 (da eine Variable z.b. 5 Ausprägungen hat), dann müsste ich ja eigentliche Monte Carlo Schätzung durchführen, oder? Wenn ich also unter "Exakt" die Monte Carlo Schätzung auswähle, muss ich dann beim Konfidenzintervall (welches auf 99% eingestellt ist) etwas ändern, wenn ich von einer Signifikanz von .05 ausgehe? Und was muss ich bei "Anzahl der Stichproben" eingeben? Oder kann man das so lassen? Danke!! :)
Hallo Lia, das 99% KI bei der MC-Simulation gibt dir ja an, dass bei 100 Stichproben in 99 der wahre Populationsparameter bzw. die Signifikanz liegt. Man prüft dennoch bei dem vorher festgelegten Alpha und der Ein-/Zweiseitigkeit. Viele Grüße, Björn.
Vielen Dank für deine tollen Videos und vor allem dass man durch für das Gebiet der Statistik endlich einen schöneren Blick erhält!! Ich habe zum Chi-Quadrat eine Frage bzw. folgendes Problem. Da sich für eine Untergruppe eine Anzahl
Hallo Björn, danke für die aufschlussreichen Videos! Was mir noch unklar ist: Wie interpretiere ich den chi-quadrat-Test, wenn ich mehr als 2 Subgruppen habe (sprich eine der Variablen mehr als 2 Ausprägungen hat)? Und vor allem, wie kann ich in einem solchen Fall die Subgruppen miteinander vergleichen? Also bspw. habe ich mit dem chi-quadrat herausgefunden, dass es zwischen den Subgruppen signifikante Unterschiede bzgl. eines Merkmals gibt. Wie kann ich am besten herausfinden, zwischen welchen Subgruppen dann eigentlich diese Unterschiede bestehen? Danke!
Hallo Max und danke für dein Lob! Du brauchst einen Post-Hoc-Test, der standardmäßig nicht in SPSS implementiert ist. Ich habe aber hier ein Video, wie man dennoch an die von dir gewünschten Daten und Aussagen kommt: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-bWojb0ShY1o.html Viele Grüße, Björn.
Hi, zuerst: vielen Dank für deine Videos, diese helfen mir nämlich aktuell bei der Bearbeitung meiner BA-Thesis. Nun zu meiner Frage: du vergleichst in deinem Video den Asymptotischen Signifikanz-Wert mit dem kritischen Wert und beurteilst demnach, ob die Nullhypothese verworfen werden kann oder die Alternativhypothese zutrifft. Bei Datalab habe ich gesehen, dass diese direkt den kritischen Wert mit dem Chi Quadrat Wert vergleichen. Ist dies so korrekt? Meine Berechnungen ergeben eine Asymptotische Signifikanz von
Hallo Herr Walther. Welchen Test wende ich an, falls mehrere Zellen eine er wartete Häufigkeit kleiner 5 haben? Ich habe gelesen, dass der Chi-Quadrat Test damit ungenau wird? Danke!
Hallo, der exakte Test nach Fisher ist nur dann anzuwenden, wenn die beobachteten Häufigkeiten unter 5 sind. Siehe 5:13 im Video. Bei erwarteten Häufigkeiten unter 5 ist dies nicht notwendig. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen Dank! Welchen Test wende ich an, sofern ich keine 2x2- Kreuztabelle habe? Kann z.B. bei 3x3 auch ein exakter Test nach Fisher verwendet werden? Danke und viele Grüße!
Super hilfreiches Video, vielen Dank! Zwei kurze Frage: Was gibt die Zahl in der Spalte "Wert" (hier: 16,979) an? Bei einer solch geringen Signifikanz, beschreibt man das (z.B. in einer Abschlussarbeit) dann einfach als "bei einem Signifikanzniveau von unter 0,01"?
Hallo, danke für dein Lob! Was du meinst, ist die Chi²-Teststatistik bzw. -Prüfgröße. Die wird dem kritischen Wert gegenübergestellt, der sich aus deinem Fehlerniveau (Alpha) und der Stichprobengröße bzw. den Freiheitsgraden ergibt. Er kann als Alternative zum Signifikanzwert fürs Testen herangezogen werden. Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo, vielen Dank für die schnelle Rückmeldung! Über die Stärke eines Zusammenhangs gibt der Chi2-Test keinen Parameter an oder? Nur darüber ob ein Zusammenhang besteht und inwiefern dieser signifikant ist? Grüße
Hallo Björn, erstmal vielen Dank für Deine informativen und hilfreichen Videos! Ein Held! Habe nun die Frage, ob das von Dir beschriebene Verfahren zur Auswertung meiner Fragestellung auch adäquat ist und welche Aussage der Chi-Quadrat-Test am Ende zulässt. Ausgangssituation Probandengruppe aus 2019 Anzahl Tests positiv = 9 | Anzahl Tests negativ = 2742 | Gesamt 2751 Probandengruppe aus 2020 Anzahl Tests positiv = 23 | Anzahl Tests negativ = 3447 | Gesamt 3470 Frage: Gibt es eine signifikante Zunahme des Erregers (nicht Corona :- ) im Vergleich 2019 --> 2020? Nach Deiner Videoanleitung ist bei mir durch Chi-Quadrat-Test eine asymptotische Signifikanz von ,066 rausgekommen. Interpretation: Es gibt keine signifikante Zunahme der Erregerprävalenz in den untersuchten Gruppen von 2019 auf 2020. Siehst Du es auch so, oder bin ich völlig auf dem Holzweg? Vorab vielen Dank für Deine Hilfe! Alex
Hallo Alex und danke für dein Lob! Sind die Probanden immer die gleichen, also sind es zwei Beobachungswellen oder sind es zwei Zufallsstichproben zu unterschiedlichen Zeitpunkten? Wenn letzteres, würde ich mit der Erregerquote aus 2019 als Baseline vermutlich einen Einstichproben t-Test/EInstichproben-Wilcoxon-Test rechnen und den 2020er Wert auf Unterschied zu 2019 testen. Viele Grüße, Björn.
Hallo Amanda und danke für die lobeneden Worte. Ja, die Signifikanz des Chi Quadrat-Test entspricht der Wahrscheinlichkeit die H0 fälschlicherweise abzulehnen. VIele Grüße, Björn.
Hallo, danke für das Video! Ich sitze grade an meiner Bachelorarbeit und möchte zwei Gruppen bezüglich ihres Einkommens vergleichen. Das Einkommen wurde dabei mit 3 Kategorien (1000-1500, usw.) erhoben. 1. Nutze ich dafür dann einen Chi2 Unabhängigkeitstest? 2. Falls ja: Meine erwarteten Zellhäufigkeiten sind fast alle unter 5, weshalb ich die Monte Carlo simulation gemacht habe. Ist das richtig? Ist es schlimm, wenn so viele erw. Häufigkeiten
Hallo, gerne. Ja, da scheint ein Chi-Quadrat-Test angemessen. Mann-Whitney-U-Test erscheint aufgrund der wenigen Kategorien der AV vermutlich grenzwertig. Du brauchst den exakten Test nach Fisher für die exakte Signifikanz, da die asymptotische Signifikanz bei Zellhäufigkeiten
@@StatistikamPC_BjoernWalther Danke für die schnelle Antwort :) Warum einen exakten test nach fisher? Ich dachte der würde nur bei 2x2 funktionieren, ich habe aber ja 3 Kategorien? Deshalb kam ich auf die Monte Carlo Simulation...
Der exakte Test nach Fisher geht für beliebige Kreuztabellen, ist nur sehr rechenintensiv. Der wird automatisch ausgegeben, wenn man exakt rechnet. Viele Grüße, Björn.
Danke für das Video! Woher weiß ich, was ich in die Zeile und was in die Spalte setze? Ist das eine besser oder schlechter für die jeweilige Variable? LG
Hallo Kristina, @Lotus2311 hat es schon korrekt gesagt. Es ist egal, was in Spalte/Zeile kommt. Allerdings würde ich dir raten, die Variable mit weniger Ausprägungen in die Spalte zu setzen, da sonst deine Tabelle sehr breit wird. Also lieber lange als breite (Kreuz)Tabellen erstellen. ;-) Viele Grüße, Björn.
Ich bin etwas verwirrt, was die Aussagekraft des Chiquadrat-Tests angeht. In der Literatur heißt es, dass die Nullhypothese von einer Unabhängigkeit der Variablen ausgeht. Die Alternativhypothese würde also einen Zusammenhang annehmen. Du sprichst nun von der H0 als „kein Unterschied zwischen beobachteter und erwarteter Häufigkeit“ und sagst dann bei p> 0,05, dass nicht verworfen werden kann, dass es einen Unterschied zwischen beiden Häufigkeiten gibt. Ich bin nun etwas verwirrt, was mir der Test letztendlich aussagt. Könntest du mir dabei noch einmal weiterhelfen? 🙏🏼
Hallo Saraha, letztlich ist das eine Sache des wordings. Wenn ich keinen Zusammenhang zeigen kann, habe ich wohl Unterschiede und umgekehrt. Die beobachteten und erwarteten Häufigkeiten sind hier auch nichts anderes als die Annahme, dass bei einem Unterschied die erwarteten und beobachten Häufigkeiten unterschiedliche sind und damit ein Zusammenhang zwischen den Merkmalen besteht. Viele Grüße, Björn.
Tolle Videos! Ich hab dich direkt abonniert :) Ich habe auch eine kleine Frage an dich, die du mir hofftl kurz beantworten kannst. Ich möchte gerne den Effekt eines Lernheftes überprüfen, welches ich zwischen zwei Klassenarbeiten eingeführt habe. Dazu habe ich die Noten bzw erreichten Prozente der Schüler vorliegen (von beiden Klassenarbeiten). Außerdem habe ich die Parallelklasse als Kontrollgruppe hinzugezogen und auch hier die Daten vorliegen. Jetzt habe ich schon einige Auswertungen ausprobiert, aber es fühlt sich nichts wirklich richtig an. Hast du einen Tipp, wie ich das am besten überprüfen kann? Lieben Dank!!
Hallo Julia, danke für dein Abonnement und das Lob! Was du machen möchtest, klingt sehr nach einem t-Test bei abhängigen/verbundenen Stichproben - zumindest wenn du innerhalb der Klasse die vorher/nachher-Ergebnisse auf statistisch signifikante Unterschiede testen möchtest: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-M_6xwqyqhWg.html Das würde bereits reichen und ist meiner Meinung nach schon eine gute Basis, um einen Effekt der Einführung zu zeigen. Als zweites hast du eine Kontrollgruppe. Nur zum Verständnis für mich, hat die Parallelklasse auch das Heft bekommen? Daran entscheidet sich nämlich ein potentielles weiteres Vorgehen. Viele Grüße, Björn.
Hallo Björn! Perfekt👍 ich hatte auch schon den T-Test in Verdacht. Die Kontrollgruppe hat das Lernheft übrigens nicht bekommen. Es soll somit eine Vergleichbarkeit zwischen den Klassenarbeiten sicher gestellt werden (da ja unterschiedliche Themen behandelt wurden). Deswegen hab ich mir zwei Klassen angesehen, die beide vom selben Lehrer unterrichtet wurden und mir dann die Veränderungen angesehen. Die Klasse mit dem Lernheft hat sich insgesamt verbessert, die andere verschlechtert (nur rein vom Notenschnitt betrachtet). Ändert das nun meine Vorgehensweise? Tausend dank schon einmal für deine super Unterstützung🤗
Hallo Julia, dann ist die Kontrollgruppe, so wie sie sein soll und ich mir auch gedacht habe. Du könntest dann noch einen t-Test bei unabhängigen Stichproben machen mit deiner Klasse nach der Hefteinführung und der Klasse ohne Heft (ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-S_b7P-aacW0.html). Auch da können sich statistisch signifikante Effekte zeigen. Gut ist auch, dass es derselbe Lehrer ist, was mir jetzt als erster Kritikpunkt eingefallen wäre. ;-) Viele Grüße, Björn.
Das hab ich tatsächlich heute schon gemacht! Sehr cool! Danke! Die Störvariablen habe ich versucht, weitestgehend auszuschließen, da es sich aber so oder so nur um ein Quasi-Experiment handelt, ist es eh nicht repräsentativ. :) Besten Dank für alles! Damit bin ich schon ein ganzes Stück weiter gekommen!
Alternativ bietet sich die Varianzanalyse mit Messwiederholung sehr an. Vorab kannst du mit einer Kovarianzanalyse Kontrollvariablen überprüfen (bzw sogar mit einer bedingten Korrelation).
Hallo Björn, ich habe eine Frage zum Chi-Quadrat-Test, die etwas von deinem Video abweicht. Ich möchte feststellen, ob sich Probanden signifikant häufiger für eine von 3 Optionen entscheiden. Die Optionen unterscheiden sich in einem Merkmal. Kann ich, um das zu prüfen, mit dem Chi-Quadrat-Verteilungstest testen, ob die Antwortverteilung signifikant von einer uniformen Verteilung abweicht? Eine uniforme Verteilung würde ja bedeuten, dass das alle Antworten gleich häufig fallen und somit das Unterscheidungsmerkmal keinen Effekt hätte, oder? Vielen Dank schon mal für deine Antwort!
Hallo Björn, super Video 👍allerdings hab ich nicht verstanden woher man die Nullhypothese nimmt bzw. ob sie positiv oder negativ ist. Ich teste gerade ob es einen Zusammenhang zwischen dem Alter (8 Altersgruppen) und der Einstellung (5 stufige Likert Skala + Nichtantwortmöglichkeit) der ProbandInnen gibt. Die Asymptiotische Signifikanz ergibt 0,707 . Dh es gibt einen Zusammenhang. Aber wie sieht jetzt meine Nullhypothese aus? Je älter desto positiver die Einstellung oder je jünger desto positiver die Einstellung? Oder ist dafür noch ein anderer Test nötig? 🤔Danke schon mal LG
@@Sarah-hz8xi Der Chi-Quadrat ist bei kategorialen Variablen anzuwenden. Wäre es in deinem Fall nicht, da Einstellung (5 Stufen). Heißt für mein Empfinden, du rechnest eine Varianzanalyse über die 8 Altersgruppen. Da offensichtlich Voraussetzungen bei dir nicht erfüllt sind (Normalverteilung), wählst du lieber einen nonparametrischen Test (Kruskal-Wallis). DIe Nullhypothese setzt IMMER fest, dass es keine Unterschiede gibt. Wenn du also einen Wert p Post-Hoc Tests würden die Auskunft geben. Liebe Grüße
@@stefanoOFsteel Hallo ihr zwei, prinzipiell würde ich auch über die Altersgruppen hinweg einen "Mittelwertvergleich" rechnen. Allerdings würde ich einen nicht-parametrischen Test empfehlen, nämlich den Kruskal-Wallis-Test ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-9GL9DN22wBg.html. Viele Grüße, Björn.
Hallo Patrick, exakte Tests sind nur im sog. GradPack Premium für Studierende enhalten. GradPack Base und Standard enthalten keine exakten Tests. Normalerweise buchen Unis aber Faculty Packs, wo der komplette Funktionsumfang enhalten ist. Viele Grüße, Björn.
Super Video! Ich untersuche gerade mittels 2x2 Kreuztabelle die Ausprägung eines Merkmales X ( 1= stark, 0= schwach) bezogen auf das Geschlecht. Die Ursprüngliche Stichprobe umfasste 58 Probanden. Nun möchte ich eine weitere Variable hinzu ziehen und Subgruppen untersuchen - also z.B. in der Gruppe X=1 und weiblich die Ausprägung des Merkmales Y untersuchen. Jetzt habe ich das Problem, dass SPSS meckert die erwartete Häufigkeit sei in mehreren Zellen kleiner als 5 - soweit ich weiß sollte ich dann den exakten Fisher Test wählen, richtig? Den spuckt mir SPSS ja zum Glück auch aus. Was hat es jetzt mit der Kontinuitätskorrektur auf sich? Soll ich lieber diese Zahl als p verwenden?
Schönen guten Abend, vielen Dank für die tollen und sehr informativen Videos :) Ich hätte mal eine Frage zur Interpretation vom Chi-Quadrat-Test und zwar welche Aussagen ich mit einem signifikanten Ergebnis treffen darf, wenn ich die Häufigkeitsverteilung von zwei Variablen verglichen habe. Nehmen wir mal das fiktive Beispiel ich würde das Geschlecht (50 Männer und 50 Frauen) und die Verwendung eines Ähms im Gespräch untersuchen (Verwendet/nicht verwendet). Meine Daten wären so, dass 10 Frauen einmal Ähm gesagt haben und 40 nicht und 30 Männer haben ähm gesagt und 20 nicht. Ich hab es jetzt nicht gerechnet aber ich würde wahrscheinlich ein signifikantes Ergebnis im Chi-Quadrat-Test rausbekommen. Ich kann jetzt glaube ich sagen, dass es einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen Geschlecht und der Nutzung des Wortes Ähm im Gespräch gibt. Aber inwiefern dürfte ich jetzt davon sprechen, dass zwischen den beiden Gruppen (männlich/weiblich) ein signifikanter Unterschied vorliegt? Oder dass es einen Einfluss des Geschlechtes auf die Nutzung des Wortes Ähms gibt? Also anders gefragt: gibt mir ein Chi-Quadrat-Test eine Antwort darauf ob ein Unterschied zwischen den Merkmalsausprägungen vorliegt bzw. kann dadurch ein Effekt festgestellt werden? Also kann der Chi-Quadrat-Test die Hypothese beantworten ob sich ein Unterschied zwischen der Nutzung von Ähm zwischen den Geschlechtern zeigt oder müsste die Hypothese dann anders formuliert werden bzw. darf ich bei einem signifikanten Ergebnis vorsichtig auch davon sprechen, dass ein Unterschied bestätigt wurde? Vielen Dank im Voraus Robin
Hallo Varronis, Chi² prüft 2 Merkmale auf stochastische Unabhängigkeit, also auf einen Zusammenhang und damit ja auch auf einen Unterschied. Bei 2x2-Tabellen kannst du auch Fishers Test verwenden. Wenn du über einen der beiden Tests einen Zusammenhang erkennst, ist das ein Hinweis auf einen Unterschied aber kein Belege. Viele Grüße, Björn.
Ich glaube bei einer 2x2 Tafel, wie du sie als Beispiel verwendest darfst du nicht die Werte aus der Zeile für Chi-Quadrat nach Pearson verwenden, sondern die Zeile der Kontinuitätskorrektur. Lg
Hallo Philipp, prinzipiell sprichst du da einen wunden Punkt an. Einige Autoren (meiner Wahrnehmung nach eher die Minderheit) forden, dass man mit der konservativen Kontinutitätskorrektur bei 2x2-Tabellen arbeiten sollte. Andere weisen ihn als zu konservativ und mit zu geringer Teststärke gänzlich ab, andere machen es von der Stichprobengröße abhängig und empfehlen ihn nur bei Stichprobengrößen zwischen 30 und 60. Darunter sollte es sogar ein exaktes Verfahren wie der Fisher-Test sein. Darüber bzw. bei großen Stichproben ist der Chi-Quadrat-Wert nach Pearson prinzipiell vollkommen ausreichend. Bei einer Stichprobengröße von 250 habe ich mich daher für die gängige Meinung den Chi-Quadrat-Wert auszuwählen entschieden. Brosius (2013): SPSS 21 oder Bühner, Ziegler (2009): Statistik für Psychologen wären z.B. Quellen, die man hinzuziehen kann. Bei Unsicherheit welchen Wert man angibt, sollte man dies in jedem Fall offen diskutieren. Viele Grüße, Björn
Hallo Björn, eventuell hast du ja eine Idee zu meinem derzeitigen Probelm. Erstmal vorab. Die Arbeit, die du mit deinen Videos leistest ist echt klasse. Das hat mir sehr bei meinem Statistikteil meiner Bachelorarbeit geholfen. Ich habe bei meinem Datensatz einen X²-Test und Fishers exakten p-Test durchgeführt, da einige Zellhäufigkeiten kleiner als 5 ausgefallen sind. Nun habe ich das Problem, dass mir SPSS bei zwei Darstellungen keine Signifikanzen für Fishers exakten p-Test und auch nicht für Cramers V und Phi ausrechnet. Ich verstehe nicht, wo das Problem liegt, da andere Signifikanzen problemlos ausgerechnet wurden. Ich habe die Zeitgrenze sogar mal auf 180 Minuten gestellt und trotzdem kommt immer nur das Häufigkeitsergebnis der Tabelle und der X²-Wert und dessen p-Wert , aber die anderen Werte nicht. Es kommt jedes Mal die Warnung: "Einige oder alle Signifikanzen können nicht berechnet werden, da die Zeitgrenze überschritten wurde. Die Ausführung dieses Befehls wurde unterbrochen. Und unter der Tabelle steht: "Any changes made to the working file since 20-SEP-2020 16:19:28 have been lost. The time now is 23.07:48." Mein Datensatz ist aber nur N=150 und alle Fälle sind gültig. Ich weiß du kriegst viele Fragen gestellt, deswegen habe ich auch nicht über dein Kontaktformular geschrieben. Eventuell liest du diesen Kommentar ja doch und hast eine Idee woran es liegen könnte. So Komplex ist mein Datensatz nicht oder muss ich diesen Test vielleicht einen ganzen Tag durchlaufen lassen? Allerliebste Grüße Laura
Hallo Laura, ich bekomme in der Tat viele Kommentare und kämpfe mich - sofern ich keinen übersehe - durch alle durch. Danke für dein Lob! Es kann sein, dass dein PC zu wenig Arbeitsspeicher hat - der exakte Test nach Fisher kann sehr schnell sehr komplex werden. Ich hatte mal überlegt eine Excel-Rechnung in einem Video zu zeigen, das war aber überhaupt nicht möglich, da bei einer Tabelle die größer als 2x2 ist, die Komplexität einfach zu groß ist. Andererseits hatte ich mit der SPSS Version 25 auch regelmäßig Probleme, die ich mit der 27er nicht mehr habe. Ich hatte teilweise dann nur die beiden Variablen des Datensatzes in eine neue Datei kopiert und dann erneut gerechnet. Unsinnigerweise hat es manchmal geklappt. Ansonsten bleibt dir nur das Ausweichen auf R, wenn auch der Umweg über eine andere SPSS-Version (oder auf einem anderen System) nicht funktioniert. Viele Grüße, Björn.
Hallo ich hätte auch eine kurze Frage und zwar habe ich in einer Studie untersucht wie Mitarbeiter verschiedene Faktoren der Arbeitszufriedenheit (zb die Entlohnung) bewerten (4er Skala gut bis schlecht) .. in den Daten waren sichtlich Unterschiede zwischen Männer und Frauen erkennbar. Mit welchem Test kann ich prüfen ob die Unterschiede wirklich signifikant sind Bzw. Das Geschlecht mit der Bewertung korreliert? Ich dachte an den chi2 aber bin mir nicht sicher :) danke für deine Tipps!
Hallo Julia, das hört sich schon sehr verdächtig nach einem Chi-Quadrat-Test an. Man könnte aufgrund der Likert-Skala der abhängigen Variable aber auch einen Mann-Whitney-U-Test oder einen Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test rechnen. DIe sollten beide etwas besser geeignet sein. Entsprechende Videos habe ich dazu auch gemacht. Viele Grüße, Björn.
Hi Björn! Ich hätte eine Frage zu der Anzahl-Spalte. Ich möchte zwei dichotome Merkmale auf Signifikanz testen. Es geht um eine Krankheitsausprägung (ja/nein) bei Rauchern/Nichtrauchern. Um diese gewichten zu können, brauch ich ja offensichtlich die Summen. Gibt es dafür eine Option beim Transformieren? Vielen Dank im Voraus!
Hi Björn, Ich hätte dazu auch noch ne kurze Frage. Und zwar wollte ich Negative Bewertungen aus dem Jahr 2002 und 2018 mit einander vergleichen... Dazu habe ich ausschließlich folgende Werte (Beispielwerte) die ich manuell in SPSS eingeben würde: 2002: positive Bewertungen = 100 / negative Bewertungen = 200 / neutrale Bewertungen 150 / gesammte Bewertungen = 450 .............. und für das Jahr 2018 zum Beispiel: positive Bewertungen = 150 / negative Bwertungen = 250 / neutrale Bewertungen = 100/ gesammte Bewertungen = 500 ... Ich würde gerne überprüfen ob sich die negativen Bewertungen aus den Jahren 2002 und 2018 signifikant voneinander unterscheiden, Kann man das mit den Chi Quadrat Test in SPSS machen ? Wie gesagt würde ich die folgende Werte nur manuell in SPSS eingeben, da ich einen Datensatz nicht besitze Hoffe war auch dieses mal verständlich formuliert ^^ Vielen Dank im Vorraus für deine Antwort !
Hallo VasKnox, so wie du es beschrieben hast, würde ich negative Stimmen und nichtnegative Stimmen (positive+neutrale) je Jahr trennen. Dann kannst du analog zum Video mit dem Chi²-Test fortfahren. Viele Grüße, Björn.
Warum ist es bei 100 Männern und einer zweifach gestuften Antwortmöglichkeit (Ja vs. Nein) eigentlich nicht so, dass die erwartete Häufigkeit 50 Ja und 50 Nein ist? Bei 100 Personen und 2 Antwortmöglichkeiten würde ich bei reinem Zufall ja eine Gleichverteilung mit 50/50 erwarten oder wieso ist das eigentlich nicht so :)? Mir ist schon klar, dass die erwartete Häufigkeit anders berechnet wird (wie du im Video erklärt hast), aber der Grund dafür ist mir unklar. Danke und Lg
Hallo Manuel, die Verteilung hängt ja von der Frage ab. Wenn man von zufälligen Antworten ausgeht, wäre eine Gleichverteilung eine plausiblere Annahme. Viele Grüße, Björn.
Kann man den chi² Test auch nur für eine Gruppe (z.B. nur Männer) verwenden, um eine Aussage über die Signifikanz zu treffen (eben nicht Unterschied zw. Mann und Frau, sondern signifikanter Unterschied zw. erwarteten und beobachteten Wert innerhalb der Antworten des Mannes, oder der Frau). Die Nullhypothese ist ja: Kein Unterschied zwischen beobachteten Werten und erwarteten Werten (oder kein Unterschied zwischen beobachteten und erwarteten Werten Mann vs. Frau). Würde gerne eine Aussage innerhalb 1 Gruppe (hier Männer) treffen. Vielen Dank
Hallo Giuseppe, der Chi²-Unabhängigkeitstest für erwartete und beobachtete Häufigkeiten funktioniert nur bei zwei Variablen, sodass eine Kreuztabellierung entsteht. Viele Grüße, Björn.
Hey eine Frage dazu, geht das auch bei 3 Testgruppen? also Gruppe A , B und C sollen auf ihre Randomisierung hin mithilfe eines Chi-Quadrat Test überprüft werden (zB ob die Verteilung des Alters, der Smartphone Nutzung etc ungefähr gleich verteilt sind)@@StatistikamPC_BjoernWalther danke für das tolle Video übrigens :)
Hallo Merve, danke für dein Lob! Wenn du innerhalb der Testgruppen mit dem Chi²-Test prüfen möchtest, sollte das kein Problem darstellen, solange du zwei Variablen kreuztabellieren kannst. Viele Grüße, Björn.
Hallo, normalerweiser reicht asymptotisch, wenn es eine hinreichend große Stichprobe ist. Sollte es kleiner sein, wäre z.B. der exakte Test nach Fisher angebrachter (über "Exakt" auswählbar). Viele Grüße, Björn.
Es beruhigt mich gerade, dass du jeweils Werte ausgerechnet hast, die einen p-Wert deutlich über dem Signifikanzniveau und deutlich unter dem Signifikanzniveu (.000) zeigen. Ich habe bei meinen ersten Berechnungen auch solche Werte und dachte direkt, dass etwas falsch gelaufen sein muss. (das ist es doch nicht oder ;D). Man hat irgendwie den Willen einen p-Wert knapp an der 5% Marke herauszubekommen..
Hallo, ja, besser nicht in falsche Erwartungen verfallen. Es kann mitunter deutlich ausfallen, besonders dann wenn erwartet und beobachtet stark unterschiedlich sind. Wenn sie sich kaum unterscheiden wird die Signifikanz auch mal recht schnell sehr hoch. Viele Grüße, Björn.
