Die widerspenstige. Kapitel 5: Chi-Quadrat oder.. Merkmal B: Spalten. Merkmal A: Zeilen. Kreuztabelle zweidimensionale Häufigkeitstabelle

Transkript

1 Kapitel 5: Chi-Quadrat oder.. Die widerspenstige Zähmung des Zufalls Ein Lustspiel in mehreren Akten 1. Akt: Die Kreuztabelle Kreuztabelle zweidimensionale Häufigkeitstabelle Merkmal 2 Merkmal 1 y 1 y 2 Summe x 1 n 11 n 12 n 1. x 2 n 21 n 22 n 2. x 3 n 31 n 32 n 3. Summe n.1 n.2 n Eine der gebräuchlichsten Analysemethoden bei Nominalskalen und allen kategorisierten Skalen (Übersichtlichkeit!) Achtung: Je nach Kategorisierung unterschiedliche Ergebnisse 2 Häufigkeitstabellen Kreuztabelle Merkmal B: Spalten 3 Merkmal A: Zeilen 4

2 Kreuztabelle Spaltenprozentwerte 5 6 Zeilenprozentwerte prozentwerte 7 8

3 Aufstellen von Hypothesen 10 Besteht ein Zusammenhang zwischen Variable X und Variable Y? Zufall oder nicht Zufall, -das ist hier die Frage. unabhängige Variable Rauchen hat Einfluß auf hat Einfluß auf abhängige Variable Lungenkrebs 2. Akt: Prüfmaß und Signifikanz Gewalterfahrung hat Einfluß auf Einstiegsalter Geschlecht hat Einfluß auf Konsumgewohnheiten Grundlagen zur Hypothesentestung Aussagen über die Grundgesamtheit Hypothesen (H 0 und H 1 ) formulieren Wahl des geeigneten Tests und Sig.niveau der Prüfgröße festlegen (5% oder 1%) Prüfgröße berechnen Je nach Irrtums-WS H 0 beibehalten oder H 1 annehmen. 11 Beispiel 1: Drogenabhängige Frauen im Gefängnis (n=30, Studie 2009) Unterscheiden sich die inhaftierten Frauen mit oder ohne Gewalterfahrung in der Kindheit hinsichtlich ihres Einstiegsalters von SIGNIFIKANT? Oder: Ist der beobachtete Unterschied im Einstiegsalter nach Gewalterfahrung ZUFÄLLIG oder nicht???? b5 Gewalterf ahrung 1 v or 18 J. 2 nach 18 J. 0 not experienced experienced

4 Ist der festgestellte Unterschied signifikant? 14 b5 physical violence or threats before age 17 from family members, relatives or known persons * Kreuztabelle b5 physical violence 0 not experienced or threats before age 17 from family members, relatives 1 experienced or known persons % % % 2 nach 1 vor 18 J. 18 J ,3% 66,7% 100,0% ,3% 26,7% 100,0% ,3% 46,7% 100,0% 13 Nullhypothese (H 0 ): Ausganspunkt der Testung: Es besteht kein signifikanter Unterschied/Zusammenhang Die befragten Frauen mit bzw. ohne Gewalterfahrung unterscheiden sich nicht hinsichtlich ihres Einstiegsalters. Die tatsächlichen Zellhäufigkeiten der Kreuztabelle entsprechen in etwa den erwarteten Zellhäufigkeiten. Alternativhypothese (H A ): Hypothese zum Zusammenhang: Es besteht ein signifikanter Unterschied/Zusammenhang Die befragten Frauen mit bzw. ohne Gewalterfahrung unterscheiden sich hinsichtlich ihres Einstiegsalters. (zweiseitig) Befragte mit Gewalterfahrung beginnen früher, zu konsumieren als Befragte ohne Gewalterfahrung. (einseitig) Die tatsächlichen Zellhäufigkeiten der Kreuztabelle weichen signifikant von den erwarteten Zellhäufigkeiten ab. Regeln bei der Hypothesentestung Konvention Jedes Prüfmaß hat eine berechenbar = Wahrscheinlichkeit des jeweiligen Prüfmaß unter Voraussetzung von Unabhängigkeit (= Zufall) (= kein Unterschied) (= kein Zusammenhang) Abhängigkeit = kein Zufall = Unterschied / Zusammenhang = Gesetzmäßigkeit Nullhypothese: wenn der Signifikanzwert groß ist ( p > 0,05) dann wird die Nullhypothese beibehalten (kein signifikanter Unterschied). Alternativhypothese: Hypothese zum Zusammenhang: wenn der Signifikanzwert sehr klein ist ( p 0,05) dann wird die H A angenommen (signifikanter Unterschied/Zusammenhang) DieFehlerwahrscheinlichkeit ist dann kleiner als 0,05 (oder: 5%). Das Risiko, einen falschen Zusammenhang anzunehmen, liegt unter 5%. Der Signifikanzwert des Prüfmaß spricht entweder für Unabhängigkeit (H 0 wenn p > 0,05) oder für Abhängigkeit (H A wenn p <= 0,05). 15 Erwartete bei Unabhängigkeit = Wenn sich die Befragten mit oder ohne Gewalterfahrung nicht hinsichtlich des s von unterscheiden. Σf = o Σf = e 30 b5 Gewalterf ahrung 0 not experienced 1 experienced Erwartete Erwartete Erwartete Erstkonsumationsalte r 2 nach 18 J ,0 7,0 15, ,0 7,0 15, ,0 14,0 30,0 1 v or 18 J. Randsummen werden als gegeben angenommen: Erwartete in den einzelnen Zellen = (Randsumme Zeile x Randsumme Spalte) / summe Bsp.: Gewalterfahrung, Einstieg vor18 J.: (15 x 16) / 30 = 8 16

5 Absolutes Residuum = Differenz zwischen tatsächlicher und erwarteter Häufigkeit = Abweichung tatsächlicher Häufigkeit zur Unabhängigkeit (=Zufall) b5 Gewalterf ahrung 0 not experienced 1 experienced 1 v or 18 J. 2 nach 18 J Erwartete 8,0 7,0 15,0-3,0 3,0 Erwartete Erwartete ,0 7,0 15,0 3,0-3, ,0 14,0 30, Standardisiertes Residuum = Stdd. absolutes Residuum = standardisierte Abweichung tatsächlicher Hfkt. zur Unabhängigkeit (=Zufall) b5 Gewalterf ahrung 0 not experienced 1 experienced 1 v or 18 J. 2 nach 18 J Erwartete 8,0 7,0 15,0-3,0 3,0 Standardisierte -1,1 1, Erwartete Standardisierte Erwartete 8,0 7,0 15,0 3,0-3,0 1,1-1, ,0 14,0 30,0 0 0 Residuum = Tatsächliche Zellhäufigkeit erwartete Zellhäufigkeit Bsp.: Gewalterfahrung, Einstieg vor 18 J.: 11 8 = 3 abs.re s Standardisiertes Residuum = erwhfkt. Bsp.: Gewalterfahrung, Einstieg vor 18 J.: 3 / 8 = 1,1 18 f o -f e Σ f e = f o -f e standardisiertes Residuum f e = 0 Summe der standardisierten 19 WS hoch nieder klein -2 Zufall = Unabhängigkeit Zufall regiert Σ = 100% 0 standardisiertes Residuum groß 2 20

6 Quadrieren = Prüfmaß Σ ( f o f e ) 2 f e = χ 2 = Summe der quadrierten stdd. = z.b. ((-1,1) 2 + (1,1) 2 + (-1,1) 2 + (1,1) 2 ) = 4,8 = Maß für die Abweichung von der erwarteten Verteilung (oder: der Zufallsverteilung) Es gilt: Große Abweichung = hohes Chi-Quadrat 21 Chi-Quadrat nach Pearson Kontinuitätskorrektur a Likelihood-Quotient Exakter Test nach Fisher Zusammenhang linear-mit-linear der gültigen Fälle Nominal- bzgl. Nominalmaß der gültigen Fälle Wert df 4,821 b 1,028 3,348 1,067 4,963 1,026 4,661 1,031 Phi Cramer-V Kontingenzkoeffizient a. Die Null-Hyphothese wird nicht angenommen. Exakte Signifikanz Näherung sweise Wert Signifikanz -,401,028,401,028,372, b. Unter Annahme der Null-Hyphothese wird der asymptotische Standardfehler verwendet. Das Prüfmaß Chi-Quadrat beträgt 4,8 Exakte Signifikanz (1-seitig),066, Dieses Prüfmaß ist mit 2,8 % WS a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet durch Zufall zustande gekommen. b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete ODER: Häufigkeit Irrtums-WS: ist 7,00. Wenn ich einen signifikanten Unterschied annehme, Symmetrische Maße irre ich mich in 2,8 % aller Fälle. Es besteht ein starker Zusammenhang mit V= 0,4 22 Bei allen möglichen Stichproben: Wie ist Chi-Quadrat verteilt, wenn kein Zusammenhang besteht? Zur Erinnerung: die standardisierten sind bei Unabhängigkeit normalverteilt. WS hoch nieder Zufall regiert Σ = 100% 5% p 0,05 Wahrscheinlichkeitsverteilung von χ 2 = quadrierte Normalverteilung klein groß 5% der Verteilung abgeschnitten 23 24

7 χ 2 -Verteilung (quadrierte Normalverteilung) (versch. Verteilungen je nach Freiheitsgraden) df = (Spalten 1) x (Zeilen 1) Σ = 100% 5% p 0,05 zb: df=8 ab hier: H A (Gesetz) gilt 25 Simulation: Was passiert, wenn ich doppelt so viele Fälle HÄTTE: Daten Fälle gewichten mit gewicht2 Das heißt: Wir tun so (simulieren), als ob wir doppelt so viele Befragte in unserer Stichprobe hätten also statt 30 haben wir 60 Personen. Beachte: Das dient nur zur Veranschaulichung. Derartige Gewichtungen sind selbstverständlich nicht zulässig! b5 physical violence or threats before age 17 from family members, relatives or known persons 0 not experienced Erwartete Standardisierte 1 experienced Erwartete Standardisierte Erwartete 1 vor 18 J. 2 nach 18 J ,0 14,0 30,0-6,0 6,0-1,5 1, ,0 14,0 30,0 6,0-6,0 1,5-1, ,0 28,0 60,0 26 Simulation: Was passiert, wenn ich dreimal so viele Fälle HÄTTE: Daten Fälle gewichten mit gewicht3 Wir simulieren, dass wir dreimal so viele Befragte in unserer Stichprobe haben also statt 30 haben wir 90 Personen. Simulation: Was passiert, wenn ich neunmal so viele Fälle HÄTTE: Daten Fälle gewichten mit gewicht9 Wir simulieren, dass wir neunmal so viele Befragte in unserer Stichprobe haben also statt 30 haben wir 270 Personen. b5 physical violence or threats before age 17 from family members, relatives or known persons 0 not experienced Erwartete Standardisierte 1 experienced Erwartete Standardisierte Erwartete 1 vor 18 J. 2 nach 18 J ,0 21,0 45,0-9,0 9,0-1,8 2, ,0 21,0 45,0 9,0-9,0 1,8-2, ,0 42,0 90,0 b5 physical violence or threats before age 17 from family members, relatives or known persons 0 not experienced 1 experienced Erwartete Standardisierte Erwartete Standardisierte Erwartete 1 vor 18 J. 2 nach 18 J ,0 63,0 135,0-27,0 27,0-3,2 3, ,0 63,0 135,0 27,0-27,0 3,2-3, ,0 126,0 270,

8 Gewalterfahrung und Einstiegsalter Prüfmaß Prüfmaß Fallzahl Chi-Quadrat Cramer s V Signifikanz n = 30 n = 60 χ 2 = 4,8 V = 0,40 p = 0,028 χ 2 = 9,6 n = 90 χ 2 = 14,5 n = 270 χ 2 = 43,4 V = 0,40 V = 0,40 V = 0,40 p = 0,002 p = 0,000 p = 0,000 Mit steigender Größe der Stichprobe unterliegt das Ergebnis immer weniger Zufallsschwankungen. Das bedeutet auch: bei einer sehr großen Stichprobe sind sehr kleine (darunter auch nicht relevante) Unterschiede bereits signifikant. 29 Gewalterfahrung und Einstiegsalter Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert 4,821 b 1, a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet df b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die Mit steigender minimale erwartete Häufigkeit ist 7,00. Fallzahl wird die Zufalls-WS kleiner Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert 43,393 b 1, a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet df b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 63, Beispiel für ein nicht signifikantes Ergebnis: Von Zuhause ausgerissen und Einstiegsalter Unterscheiden sich die inhaftierten Frauen, die als Kind/Jugendliche von zu Hause ausgerissen sind, hinsichtlich ihres Einstiegsalters SIGNIFIKANT von jenen, die das nicht gemacht haben? b7 runaway from home as child or adolescent because of conflicts und Einstiegsalter dichotom runaway f rom home as child or adolescent because of conf licts not experienced experienced % % % v or 18 J. nach 18 J ,7% 58,3% 100,0% ,1% 38,9% 100,0% ,3% 46,7% 100,0% 31 b7 runaway from home as child or adolescent because of conflicts und Einstiegsalter dichotom runaway f rom home as child or adolescent because of conf licts not experienced Erwartete experienced Standardisierte Erwartete Standardisierte Erwartete Σ Standardiesierte = 0 v or 18 J. nach 18 J ,4 5,6 12,0-1,4 1,4 -,6, ,6 8,4 18,0 1,4-1,4,5 -, ,0 14,0 30,0 32

9 b7 runaway from home as child or adolescent because of conflicts und Einstiegsalter dichotom Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert 1,094 b 1, a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet df b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 5,60. Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert 9,844 b 1, a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet df b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 50,40. Mit steigender Fallzahl wird die Zufalls-WS kleiner 33 b7 runaway from home as child or adolescent because of conflicts und Einstiegsalter dichotom Prüfmaß Prüfmaß Fallzahl Chi-Quadrat Cramer s V Signifikanz n = 30 n = 60 χ 2 = 1,1 V = 0,19 p = 0,296 χ 2 = 2,2 n = 90 χ 2 = 3,3 n = 270 χ 2 = 9,8 V = 0,19 V = 0,19 V = 0,19 Bei diesem Beispiel wird ein nicht signifikantes Ergebnis bei einer höheren Stichprobengröße signifikant! (hier simuliert bei einer Fallzahl von 30 bis 270 Befragten). p = 0,139 p = 0,070 p = 0, Beispiel für ein nicht signifikantes Ergebnis: Trennung der Eltern und Einstiegsalter Unterscheiden sich die inhaftierten Frauen, deren Eltern sich getrennt haben hinsichtlich ihres Einstiegsalters SIGNIFIKANT von jenen, die deren Eltern sich nicht getrennt haben? Beispiel für ein nicht signifikantes Ergebnis: b1 separation of parents und Einstiegsalter b1 separation of parents und Einstiegsalter b1 seperation or divorce of parents 0 not experienced 1 experienced % von b1 % von b1 % von b1 2 nach 1 vor 18 J. 18 J ,6% 44,4% 100,0% ,4% 47,6% 100,0% ,3% 46,7% 100,0% 35 b1 seperation or divorce of parents 0 not experienced 1 experienced Erwartete Standardisierte Erwartete Standardisierte Erwartete 1 vor 18 J. 2 nach 18 J ,8 4,2 9,0,2 -,2,1 -, ,2 9,8 21,0 -,2,2 -,1, ,0 14,0 30,0 36

10 Beispiel für ein nicht signifikantes Ergebnis: Trennung der Eltern und Einstiegsalter Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert,026 b 1, a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet df b. 2 Zellen (50,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 4,20. Mit steigender Fallzahl wird die Zufalls-WS zwar kleiner, aber das Ergebnis bleibt nicht signifikant Trennung der Eltern und Einstiegsalter Prüfmaß Prüfmaß Fallzahl Chi-Quadrat Cramer s V Signifikanz n = 30 n = 60 n = 90 χ 2 = 0,03 V = 0,029 p = 0,873 χ 2 = 0,05 V = 0,029 p = 0,821 χ 2 = 0,08 V = 0,029 p = 0,782 n = 270 χ 2 = 0,23 V = 0,029 p = 0,632 Dieses Ergebnis bleibt trotz hoher Fallzahl nicht signifikant. 38 Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert,230 b 1, a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet df b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 37, Wichtig bei Signifikanztests bei Kreuztabellen: Voraussetzung: Die erwartete darf in keiner Zelle weniger als 5 sein. Weniger streng: Die erwartete darf in 20% der Zellen weniger als 5 sein. Unser Bsp.: Trennung der Eltern: Es gibt nur 9 Personen, die das nicht betrifft: In 2 von 4 Zellen liegt die erwartete Häufigkeit unter 5. Kein Signifikanztest zulässig. Ergebnis unterliegt zu stark den Zufallsschwankungen. 2. Beispiel aus dem Datensatz zum Darmmanagement Konsumhäufigkeit von Obst und Gemüse nach Geschlecht 39 Ist der festgestellte Unterschied signifikant? Nullhypothese (H 0 ): Ausganspunkt der Testung: Es besteht kein signifikanter Unterschied/Zusammenhang Die befragten Patienten und Patientinnen unterscheiden sich nicht hinsichtlich ihren Konsumgewohnheiten. Die tatsächlichen Zellhäufigkeiten der Kreuztabelle entsprechen den erwarteten Zellhäufigkeiten. Alternativhypothese (H A ): Hypothese zum Zusammenhang: Es besteht ein signifikanter Unterschied/Zusammenhang Die befragten Patienten und Patientinnen unterscheiden sich hinsichtlich ihren Konsumgewohnheiten. Die tatsächlichen Zellhäufigkeiten der Kreuztabelle weichen signifikant von den erwarteten Zellhäufigkeiten ab. Erwartete der Zellhäufigkeiten = bei Unabhängigkeit (Zufall = keine Gesetzmäßigkeit) 40

11 Kreuztabelle Erwartete Häufigkeiten Erwartete in den einzelnen Zellen = (Randsumme Zeile x Randsumme Spalte) / summe Kreuztabelle 42 Bsp.: Erwartete Männer mit täglichem Konsum: (34 x 56) / 78 = 24,4 das sind 44% von 56 Personen entspricht Spalten% für 24,4 / 56 = 34 / 78 (44% täglicher Konsum) oder 72% von 34 Personen entspricht Zeilen% für 24,4 / 34 = 56 / 78 (72% Männer) 41 Kreuztabelle Signifikanztest: Prüfmaß Chi-Quadrat 43 Konsumhäufigkeit von fettreichen Speisen nach Geschlecht Prüfmaß χ 2 Freiheitsgrade WS vom Prüfmaß unter Voraussetzung von Unabhängigkeit ist 0,006 oder 0,6%, also unter 1%. Oder: Mit weniger als 1%iger Wahrscheinlichkeit ist dieses Ergebnis zufällig zustande gekommen. 44

12 Kreuztabelle Kreuztabelle Signifikanztest: Prüfmaß Chi-Quadrat 46 Prüfmaß χ 2 Freiheitsgrade 45 WS vom Prüfmaß unter Voraussetzung von Unabhängigkeit ist 0,629 oder 63%. Oder: Mit 63%iger Wahrscheinlichkeit ist dieses Ergebnis zufällig zustande gekommen. Kreuztabelle Signifikanztest: Interpretation Ergebnis: Frauen konsumieren Obst und Gemüse laut eigenen Angaben signifikant häufiger als Männer (χ 2 =7,5; df=1; p=0,006). Die Irrtumswahrscheinlichkeit beträgt 0,6% und ist damit kleiner als 5%. (hier sogar kleiner als 1%) Ergebnis: Frauen und Männer konsumieren laut eigenen Angaben gleich häufig fettreiche Speisen (χ 2 =2,3; df=1; p=0,629). Die Irrtumswahrscheinlichkeit beträgt 63% und ist damit größer als 5%. 47 Vorteil: Wahrscheinlichkeit: immer zwischen 0-1 Wenn Chi 2 ein so hoher Wert, dass WS dafür kleiner als 0,05 (= 5%) dann: signifikantes Ergebnis, Zusammenhang/Gesetzmäßigkeit gilt

13 Fehlerarten Grundgesamtheit/Population Simulation: 50 H 0 H A Maximale Abhängigkeit Stichpro obe H 0 H A kein Zusammenhang a Zusammenhang falsch α - Fehler Zusammenhang nicht erkannt β - Fehler Zusammenhang a Starke Abhängigkeit Signifikanztests niemals mit gewichteten Daten berechnen: Weil: Kriterium für di ist die Fallzahl Simulation: Simulation: Abhängigkeit von der Fallzahl 52 Trend Hier: H 0 gilt: Ergebnis = Zufall α-fehler soll möglichst klein (5%, 1%) sein!! = konservatives Verhalten; Wenn α-fehler = 5% Jedes 20. signifikante Ergebnis ist falsch Bei hoher Fallzahl sind bereits kleine Unterschiede signifikant. 51 Zufall Hier: H A gilt: Ergebnis Zufall

14 Simulation: Testen auf Vorergebnis (β-fehler) Hier: H 0 gilt: akt. = voriges Erg. Fehler-WS = 20% Antidepressiva werden nur Frauen verschrieben. Simulation: Verschreibungspraxis von Antidepressiva nach Geschlecht Frauen und Männern werden gleichermaßen Antidepressiva verschrieben. WS des Ergebnisses bei erwarteter Verteilung = 26% Gefahr, den Zufall fälschlicherweise zu behaupten: 26% Hier: H A gilt: akt. voriges Erg. Hier: Fehler = 2,5% 53 HÜ Arbeitsgruppe E : 232 Personen haben einen pflegebedürftigen AngehörigeN. Randsumme A: 100 Personen pflegen IhreN Angehörigen selbst, 132 nicht. Randsumme B: 63 Personen sind Männer und 169 Personen sind Frauen. Fragestellung: Gibt es einen Geschlechtsunterschied bei selbst-und nicht selbst-pflegenden Angehörigen von pflegebedürftigen Personen? Entwerfen Sie zu den gegebenen Randsummen eine fiktive Kreuztabelle. Berechnen Sie: Zeilen- und Spalten%, erwartete Häufigkeiten, absolute und standardisierte und den Chi 2 -Wert. Vergleichen Sie anhand der WS-Verteilung ob Ihr Ergebnis signifikant ist. Je weiblicher, desto kränker. HÜ Arbeitsgruppe F für total Lernwütige!! (Tipp: Verwenden Sie dazu das Bastel-Tool Wer bastelt mit? auf unserer HP!) a) Erstellen Sie die Übersicht von der vorigen Folie (das Kontinuum der Abhängigkeit) mit einer Fallzahl von 200! b) Wer noch immer nicht genug hat: Machen Sie selbiges mit einer Fallzahl von 2000! Was fällt Ihnen auf? 55???

15 Kreuztabelle Genannte gesundheitliche Probleme (zusätzlich zu abhängigkeit) aktuelle gesundheitl. Probleme AIDS/HIV-Infektion? (B0048) aktuelle gesundheitl. Probleme chronische_hepatitisb? (B0048) aktuelle gesundheitl. Probleme chronische_hepatitisc? (B0048) aktuelle gesundheitl. Probleme Krampfanfälle/epileptische_Anfälle? (B00 aktuelle gesundheitl. Probleme Zahnprobleme? (B0048) aktuelle gesundheitl. Probleme Haut-,Venenprobleme? (B0048) aktuelle gesundheitl. Probleme Magen-/Darmprobleme? (B0048) aktuelle gesundheitl. Probleme STD(sexuell_übertragbare_Krankheiten) aktuelle gesundheitl. Probleme psychiatrische_erkrankungen? (B0048) aktuelle gesundheitl. Probleme Allergien? (B0048) SA73_86 Krankheiten Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle SSEX Geschlecht männlich weiblich Wert 24,525 a 9, df a. 7 Zellen (35,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist, SA73_86 Krankheiten Kreuztabelle Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete SSEX Geschlecht männlich weiblich ,4 46,6 172, ,8 48,2 178, ,1 31,9 118, ,7 27,3 101, ,9 14,1 52, ,4 10,6 39, ,6 2,4 9, ,9 1,1 4, ,7,3 1, ,5,5 2, ,0 183,0 676,0 59 Kreuztabelle SSEX Geschlecht männlich weiblich SA73_K keine 126Wert 46 df 172 Chi-Quadrat eine nach Pearson 13815,693 a ,003 Krankheiten der gültigen zwei Fälle drei a. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die vier und mehr minimale erwartete Häufigkeit ist 27, SA73_K Krankheiten keine eine zwei drei vier und mehr SSEX Geschlecht männlich weiblich ,6% 25,1% 25,4% ,0% 21,9% 26,3% ,7% 14,2% 17,5% ,2% 14,2% 14,9% ,6% 24,6% 15,8% ,0% 100,0% 100,0% 60

16 SA73_KK Krankheiten keine ein bis zwei drei und mehr SSEX Geschlecht männlich weiblich ,6% 25,1% 25,4% ,7% 36,1% 43,8% ,8% 38,8% 30,8% ,0% 100,0% 100,0% keine Krankheit Krankheit SSEX Geschlecht männlich weiblich ,6% 25,1% 25,4% ,4% 74,9% 74,6% ,0% 100,0% 100,0% Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert df 8,683 a 2, a. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 46,56. Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle Wert df,012 b 1, b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 46, Die weiblichen Patientinnen haben mehr Krankheiten. 63 Die weiblichen Patientinnen geben mehr Krankheiten an. warum? Genauso viel Männer wie Frauen haben keine Krankheiten. Bei den Patientinnen wurden von den ÄrztInnen mehr Kreuzerln gemacht..weil sie mehr Krankheiten haben? weil sie so wehleidig sind? weil sie ihre Krankheiten stärker wahrnehmen?...weil sie besser über ihre Krankheiten bescheid wissen?..weil sie genauer befragt werden?.weil man ihnen besser zuhört?..weil man ihre Krankheiten mehr ernst nimmt?..weil sie mehr Krankheiten haben dürfen? 64

17 Krisenambulanz AKH (UTP Uniklinik für Psychotherapie 1998) TYPX Typisierung 1 hysterisch 3 narzißtisch 13 sonstige Persönlkstö. Chi-Quadrat nach Pearson der gültigen Fälle % von sex % von sex % von sex % von sex Wert 74,589 a 2, df SEX Geschlecht des/r PatientIn 1 männlich 2 weiblich ,3% 67,2% 51,1% ,9% 9,0% 20,4% ,8% 23,8% 28,5% ,0% 100,0% 100,0% a. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 17, HÜ Arbeitsgruppe E : 232 Personen haben einen pflegebedürftigen AngehörigeN. Randsumme A: 100 Personen pflegen IhreN Angehörigen selbst, 132 nicht. Randsumme B: 63 Personen sind Männer und 169 Personen sind Frauen. Fragestellung: Gibt es einen Geschlechtsunterschied bei selbst-und nicht selbst-pflegenden Angehörigen von pflegebedürftigen Personen? Berechnen Sie: Die Zeilen- und Spalten%, die erwarteten Häufigkeiten, die absoluten und standardisierten und den Chi2-Wert. Vergleichen Sie anhand der WS-Verteilung ob das Ergebnis signifikant ist. b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? Ja Nein v20 Geschlecht männlich weiblich v20 Geschlecht männlich weiblich % von b2_1 % von b2_1 % von b2_1 b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? keine Ja Nein Angabe ,0% 35,6% 60,0% 27,8% ,0% 64,4% 40,0% 72,2% ,0% 100,0% 100,0% 100,0% b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? Ja Nein % von b2_1 % von b2_1 % von b2_1 v20 Geschlecht männlich weiblich ,0% 84,0% 100,0% ,6% 64,4% 100,0% ,2% 72,8% 100,0% v20 Geschlecht männlich weiblich % von v20 % von v20 % von v20 b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? keine Ja Nein Angabe ,2% 71,2% 4,5% 100,0% ,1% 49,7% 1,2% 100,0% ,2% 55,7% 2,1% 100,0% b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? Ja Nein % von v20 % von v20 % von v20 v20 Geschlecht männlich weiblich ,4% 49,7% 43,1% ,6% 50,3% 56,9% ,0% 100,0% 100,0% 67 68

18 b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? Ja Ja Nein Nein Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete Erwartete % von v20 Geschlecht v20 Geschlecht männlich weiblich ,2 72,8 100, ,8 96,2 132, ,0 169,0 232,0 v20 Geschlecht männlich weiblich ,2 72,8-11,2 11, ,8 96,2 11,2-11, ,0% 100,0% 100,0% 69 b2_1 P1: Pflegen Sie Person selbst? Chi-Quadrat nach Pearson Kontinuitätskorrektur a der gültigen Fälle Ja Nein a. Wird nur für eine 2x2-Tabelle berechnet Erwartete Standardisierte Erwartete Standardisierte % von v20 Geschlecht e Signifikanz Wert df 11,056 b 1,001 10,088 1, b. 0 Zellen (,0%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 27,16. v20 Geschlecht männlich weiblich ,2 72,8-11,2 11,2-2,1 1, ,8 96,2 11,2-11,2 1,9-1, ,0% 100,0% 100,0% Symmetrische Maße Nominal- bzgl. Nominalmaß der gültigen Fälle Phi Cramer-V Kontingenzkoeffizient 70 Wert Signifikanz -,218,001,218,001,213,