Computergestützte Methoden. Master of Science Prof. Dr. G. H. Franke WS 07/08

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1 Computergestützte Methoden Master of Science Prof. Dr. G. H. Franke WS 07/08 1

2 Seminarübersicht 1. Einführung 2. Recherchen mit Datenbanken 3. Erstellung eines Datenfeldes 4. Skalenniveau und Skalierung 5. Nicht-parametrische Verfahren 6. Transformieren von Daten 7. Parametrische Verfahren Einzelfallbetreuung Klausur Abschlussveranstaltung 2

3 5. Nicht-parametrische Tests 5.1 K-S-Test prüft, ob die Verteilung einer Stichprobenvariablen mit einer theoretischen Verteilung übereinstimmt oder ob eine Normalverteilung vorliegt anwendbar für große als auch für kleine Gruppen anwendbar für ordinalskalierte und für intervallskalierte Variablen H 0 - Die untersuchte Variable der Stichprobe ist normalverteilt 3

4 5.1 K-S Test in SPSS Syntax Menü Interpretation Beispiel NPAR TESTS /K-S(NORMAL)= Variable /MISSING ANALYSIS. Analysieren Nichtparametrische Tests K-S bei einer Stichprobe Wenn die zweiseitige Wahrscheinlichkeit das Signifikanzniveau von 5% erreicht, dann wird die H 0 abgelehnt (keine Normalverteilung). Prüfung auf Normalverteilung der Variable XYZ 4

5 5. Nicht-parametrische Tests 5.2 Mann-Whitney U-Test zum Vergleich von zwei Mittelwerten Alternative zum t-test, wenn die Voraussetzungen für den t-test nicht erfüllt sind (keine metrische Skala, keine Normalverteilung) Voraussetzung: mindestens ordinalskalierte Variablen nicht die Messwerte der Variablen, sondern die Rangplätze werden zugrunde gelegt. Wilcoxon: ordnet ebenfalls die Werte der zusammengefassten Stichproben nach der Größe, verteilt Rangziffern und addiert diese 5

6 5.2 Mann-Whitney U-Test in SPSS Syntax Menü NPAR TESTS /M-W= Variable 1 BY Variable 2 (0 1) /MISSING ANALYSIS. Analysieren Nichtparametrische Tests zwei unabhängige Variablen Mann-Whitney-U-Test Testvariablen (die zu untersuchende Variable) Gruppenvariable (zwei Gruppen) Gruppen definieren 6

7 Interpretation Mann-Whitney-U : Prüfgröße des Tests Wilcoxon-W : die kleinste der Rangziffernsummen Z : Standardnormalverteilung Beispiel A. Sig. 2-seitig : wenn <.005, dann unterscheiden sich die beiden Gruppen signifikant im Hinsicht der untersuchten Variablen Vergleich der Variablen XYZ zwischen Gruppe 1 und Gruppe 2 7

8 5. Nicht-parametrische Tests 5.3 Kreuztabelle Berechnung der Zusammenhänge zwischen zwei kategoriellen Variablen Berechnung von drei- und mehrdimensionalen Zusammenhängen möglich mit Kontrollvariablen Chi² : für die Überprüfung der Signifikanz von Zusammenhängen zwischen zwei Variablen mit der Faustregel, dass die Erwartungswerte in jeder Zelle minndestens 5 betragen sollen Exakter Test: Berechnung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, wenn die Erwartungswerte kleiner als 5 sind 8

9 5.3 Kreuztabellen in SPSS Syntax Menü crosstabs/ Variable1 by Variable2(0 1)/ statistics = chisqu. Analysieren Deskriptive Statistiken Kreuztabelle Zeile und Spalten (sowie Kontrollvariable) eingeben Statistik Chi², Phi und Kontingenzkoeffizient Zellen anzeigen 9

10 Menü Beobachtet : die Anzahl der tatsächlich beobachteten Fälle Erwartet : die Anzahl der erwarteten Werte, wenn kein Zusammenhang zwischen den beiden Variablen vorliegt Zeilenweise : die Fälle in den Zellen als Prozentanteile an den Fällen der zugehörigen Zeile ausgedrückt sind Spaltenweise : die Fälle in den Zellen als Prozentanteile an den Fällen der zugehörigen Spalte ausgedrückt sind 10

11 Menü Interpretation Gesamt : Die Fälle in den Zellen als Prozentanteile an allen Fällen ausgedrückt. Standardisierte Residuen : Differenzen zwischen beobachteten und erwarteten Werten, als standardisierte Werte angegeben Korrigiert standardisierte Residuen : diese Differenzen als korrigierte Residuen bezeichnet %-Werte je Zeile und Spalte ablesen Chi-Quadrat-Test auf 5% Signifikanzniveau achten 11