Hallo,
ich mache gerade meine ersten „Gehversuche“ in Statistik. Ich (sozial) biographische Daten eiuner sehr kleinen Spezialpopulation erhoben (N= 20). 10 Männer und 10 Frauen. Macht es bei einer so kleinen Stichprobe überhaupt Sinn auf Signifikanz zu testen? Oder wären die Fehler zweiter Art (beta fehler) zu groß und die Teststärke zu gering? Welche Test machen Sinn.
Danke!
Hallo!
Es gibt die sogenannte „Power-Analyse“, mit der du herausfinden kannst, ob die Anzahl der Personen repäsentativ ist.
Du bekommst Tools für Power-Analyse kostenfrei im Netz - mal googeln…
Viel Erfolg,
Fritzi
Hallo,
schön, dass jemand mal auch nach der Sinnhaftigkeit fragt und nicht nur, ob es erlaubt ist 
Denn erlaubt ist es durchaus z.B. mittels exakten Tests bei einer Chi Quadrat Statistik. Inwiefern es dennoch sinnvoll ist, das ist eine andere Frage.
Viele Grüße
Hallo books27,
kein Problem für Statistiker, nur muss man ziemlich sicher in den nicht parametrischen Bereich ausweichen. Folgendes Buch git einen sehr guten Überblick:
Bortz, J., & Lienert, G. A. (2008). Kurzgefasste Statistik für die klinische Forschung: Leitfaden für die verteilungsfreie Analyse kleiner Stichproben (3. Aufl.). Springer, Berlin.
Auf der inneren Umschlagseite gibt es eine sehr gute Übersicht. Du musst lediglich die Spalte „Vergleich von 2 Stichproben - unabhängig“ verfolgen und du hast die geeigneten Verfahren.
Gruß, WalterH.
Hallo!
So generell kann man die Frage nicht beantworten.
Grundsätzlich gilt: wenn du dir halbwegs sicher bist, dass Normalverteilungen vorliegen hast du halt einen relativ breiten Vertrauensbereich für deinen Mittelwert.
Ist der Unterschied zwischen den Gruppen so groß, dass sich die Vertrauensbereiche (der von dir gewählten Wahrscheinlichkeit) der beiden Mittelwerte nicht überlappen gilt der Unterschied als signifikant.
Tests ergeben sich daraus:
Nomalverteilung?
Test auf Unterschiede zwischen unabhängigen Stichproben
Viele Grüße
Robert
Bei einer so kleinen Stichprobe kommt es sehr auf die Qualität der Daten an. Wenn die Variable intervallskaliert ist und auch noch eine brauchbare Verteilung hat, kann ein Signifikanztest Sinn machen. Allerdings muss auch der Unterschied der Variablen zwischen den Vergleichsgruppen sehr groß sein, um signifikant zu sein.
Welchen Test man nehmen könnte, hängt von der Skaleneigenschaft ab.
Viel Erfolg,
Günther Zier, mag.psy.
Hallo,
macht es in der Regel nicht, zumindest nicht, wenn es um einen verteilungsgebundenen Test handelt. Für solche Fälle hält die Statistik den schönen Bereich der nichtparametrik bereit. Die Tests sind hier zwar in der Regel weniger mächtig als die Verteilungsgebundenen, aber man bekommt zumindest etwas sinnvolles heraus.
Herzliche Grüße
Andreas
Hallo,
natürlich kannst du auch bei einer kleinen Stichprobe auf signifikante Unterschiede testen; wenn der Unterschied groß genug ist, dann wird er auch entdeckt.
Wenn du in beiden Gruppen normalverteilte Daten hast, kannst du einen t-Test benutzen, sonst einen Mann-Whitney-U-Test.
Viele Grüße
Katharina
Hallo!
ein Signifikanztest (t-Test) wird erst sinnvoll ab ca n=50, evtl. kann man das auch schon ab n=30 machen.
Bei 10 kann man deskriptiv die Unterschiede vergleichen, mehr nicht. Natürlich könnte man die Daten zu Übungszwecken nutzen, und trotzdem einen Signifikanztest durchfürhen, um zu sehen, wie das grundsätzulich funktionieren würde.
Gruß!
Hi,
ob deine power (1-Fehler II Art) zu klein ist, ist erstmal dein Problem Es hängt aber auch davon ab, wie unterschiedlich die Werte sind, welche Skala vorliegt, und wie sie streuen und welchen Test du verwenden willst. N=20 pro Gruppe(?) wäre aber durchaus im Bereich des machbaren.
Grüße,
JPL
Hallo,
allgemein kann man z.B. einen t-TEst zum Mittelwertsvergleich der beiden Populationen machen. Infos zu diesem Test:
http://de.wikipedia.org/wiki/T-Test
Bei kleinen Stichproben geht man davon aus, dass der Mittelwert t-verteilt ist, bei großen normalverteilt. Ich würde den Test an diesen Daten durchführen. Zur Information:
http://www.statistics4u.info/fundstat_germ/cc_test_1…
Ich hoffe ich konnte behilflich sein, wenn auch spät.
Viele Grüße!
Hallo!
Ob es sinnvoll ist, einen Test zu rechnen, hängt sicherlich auch vom Inhalt und der Intention sowie der Qualität der Daten ab.
Ich denke schon, dass es legitim ist, sich z.B. mit nichtparametrischen Tests (Chi Quadrat auf Gleichverteilung oder so)einen Überblick zu verschaffen, aber einen pauschale Antwort kann ich nicht geben, da ich nicht weiß, was für Daten es sind - Stichwort Skalenniveau.
zur Berechnung der Power haben wir im Studium G-Power benutzt, kann man glaub ich runterladen, ist etwas borstig in der Anwendung, es gibt aber auch ein Handbuch dazu.
Viel Erfolg,
Sonja