Danke für das Video! Leider ist der Titel etwas irreführend, da man davon ausgeht, dass genauer auf die Voraussetzungen eingegangen wird bzw. wie man genau die passende statistische Methode auswählt - das fehlt leider.
Das passt nicht alles in ein Video, da es viel zu viele verschiedene Methoden gibt. Aber da könnte dir mein Statistik-Starter-Paket (für die einfachen Methoden, statistik-und-beratung.de/ebook/) oder mein Methodentool (member.statistik-akademie.de/baum/) helfen (beides gratis). LG Daniela
Hallo, ich habe mehrere Tabellen aus zahlen mit 2 Verschieden Gruppen. Gruppe 1. Frauen und Gruppe 2. Männer. Können Sie mir bitte ein Vorschlag oder Beispiel zeigen wie ich den Unterschied und Zusammenhänge der beiden Gruppen herausfinden kan ? Vielendank
Hallo, du musst auf jeden Fall mit einer Tabelle arbeiten, in der alle deine Daten liegen. Eine Zeile pro Person. Und jeweils eine Zeile pro Variable (z.B. Geschlecht, Alter, Blutdruck, Anzahl Schuhe, Augenfarbe etc.). Dann ist es wichtig, dass du die Forschungsfragen präzise formulierst, z.B: Gibt es einen Unterschied in der Anzahl der Schuhe abhängig vom Geschlecht? Gibt es einen Zusammenhang zwischen Geschlecht und Augenfarbe? Anschließend schaust du für jede Forschungsfrage: Welche Variablen sind da enthalten und welches Messniveau haben sie? Beispiel 1: Anzahl der Schuhe = metrisch, Geschlecht = nominal. Daraus ergibt sich dann die passende statistische Methode. In dem Beispiel: - Deskriptive Statistik der Anzahl der Schuhe gruppiert nach Geschlecht (Mittelwert, Standardweichung, Median, IQR) - Als Abbildung zum Beispiel ein nach Geschlecht gruppierter Boxplot - Als Signifikanztest zum Beispiel der Mann-Whitney-U-Test für die Testung des Unterschieds in der Anzahl der Schuhe zwischen Frauen und Männern auf Signifikanz (weil die Anzahl der Schuhe vermutlich nicht normalverteilt sein wird, aber das müsste man noch untersuchen). In meinem Statistik-Starter-Paket erkläre ich das alles noch etwas genauer (kostenloser Download): statistik-und-beratung.de/ebook/ LG Daniela
Hallo Daniela, herzlichen Dank für das tolle Video! Ich habe tatsächlich eine recht spezifische Frage. Ich freue mich wenn du dir die Zeit zur Beantwortung nimmst. Im Rahmen meiner Masterarbeit entwickele ich einen neuen Fragebogen mit einen alternativen Messansatz (noch nicht klar ob dieser "funktioniert"). Gerne würde ich zur Validierung diesen mit anderen Messungen vergleichen. Zur Erhebung der diskriminanten und konvergenten Validität habe ich dafür einzelne Pearson-Korrelationen geplant. So habe ich es auch in Fachbüchern und anderen Validierungen gelesen. Mein Prof. möchte allerdings, dass ich eine SEM mit den Daten rechne. Hierfür ist ja allerdings eine sehr große Stichprobe nötig. Geplant waren eigentlich nur 200 Personen. Pro Fragebogen habe ich ca. 20 Items. Könntest du mir hierfür Deine Einschätzung geben? Lieben Dank!
Hallo Daniela, hast du einen Tipp wo ich einen Überblick über die Voraussetzungen erhalten kann? Gerade dieser Teil bereitet mir leider Kopfzerbrechen. Wie schließe ich denn von meinen Variablentypen auf die entsprechenden Voraussetzungen/statistischen Methoden?
wahrscheinlich viel zu spät aber für alle anderen: hier gibt es eine gute Übersicht dazu: www.methodenberatung.uzh.ch/de/datenanalyse_spss/zusammenhaenge/ereg.html (wo auch interaktiv getestet werden kann welche Tests konkret zu den eigenen Daten passen)
Erstma, Vielen Dank für deine super Videos! Welche Methode sollte man nutzen, wenn die abhängige Variable nominal ist und die unabhängigen variablen ordinal sind? Was wenn sowohl unabhängige als auch abhängige variablen ordinal sind?
Hallo Frau Keller, ich hätte noch eine Frage, bei einer studie wo eine logistische regression durchgeführt wurde, zeigte die studie einen p wert von .0000 anstatt der üblichen 0.0000, nun wäre meine frage wie dieser wert zu interpretieren ist da kein signifkanzniveau angegebn ist bei der studie, der wert .0000 wird im internet oft als gerundet bezeichnet, wie ist aber dieser wert nun zu interpretieren da man ja hier nicht sagen kann p = .0000 , ( bei der studie stand dann unten links als anmerkung noch : chi quadrat test, p < .0000) viele Grüße
Hallo, meist gibt man den p-Wert mit 3 Nachkommastellen an und schreibt deshalb bei so kleinen p-Werten "p < .001". p=.0000 oder p < .0000 ergibt keinen Sinn, da der p-Wert nie 0 und auch nie negativ sein kann. Dass die führende Null weggelassen wird (also .001 statt 0.001) ist z.B. in den APA-Styles so vorgegben. Das muss man aber nicht so machen, wenn man sich nach anderen Formalien richtet. In jedem Fall sind diese p-Werte aber signifikant und damit entsprechend zu interpretieren. LG Daniela
Hallo😌 ich muss "einen geeigneten "Test durchführen, wo es darum geht, ob sich die Ergebnisse von 2 Therapiemethoden signigikant voneinander unterscheiden ? Was kommt hierfür in Frage, blick da leider nicht durch😔
Hallo, das kommt ganz darauf an, welche Variable Du zwischen den beiden Therapiemethoden untersuchst und welches Messniveau diese Variable hat, also ist sie metrisch, nominal oder ordinal? Wenn Du mehr Fragen hast, komm gern in die Statistik-Akademie: www.statistik-akademie.de Dort gibt es auch einen Methodenworkshop, wo Du genau diese Auswahl der passenden Methode lernst. LG Daniela
@@StatistikAkademie ich hätte noch eine Frage, bei einer studie wo eine logistische regression durchgeführt wurde, zeigte die studie einen p wert von .0000 anstatt der üblichen 0.0000, nun wäre meine frage wie dieser wert zu interpretieren ist da kein signifkanzniveau angegebn ist bei der studie, der wert .0000 wird im internet oft als gerundet bezeichnet, wie ist aber dieser wert nun zu interpretieren da man ja hier nicht sagen kann p = .0000 , ( bei der studie stand dann unten links als anmerkung noch : chi quadrat test, p < .0000) viele Grüße
