Signifikanztest für Häufigkeitenauszählung

Liebe/-r Experte/-in,
ich bin gerade beim statistischen Auswerten meiner Daten für meine Abschlussarbeit und bräuchte etwas Hilfe.
Ich habe den SVO (Soziale Wertorientierung) in 2 Gruppen (Indien-Deutschland) getestet und die Häufigkeiten bestimmt, z.B. Prosoziales Verhalten (Indien: 58 Personen, Deutschland 100 Personen, wobei die Anzahl der Personen in beiden Gruppen unterschiedlich ist). Es gibt noch 3 weitere Variablen, und zwar Altruismus, Kompetetiv und Individualismus, wobei ich immer pro Variable in beiden Gruppen untersuchen möchte. Nun würde ich einfach gerne schauen, ob die Häufigkeiten signifikant sind. Es gibt einige Häufigkeitentests hierzu, welches wäre hier aber am besten geeignet? Der Chi-Quadrat Test?
Vielen Dank im Voraus für eure Hilfe!

Sorry,
aber die Bewertung bestimmter Tests, selbst die Kenntnis bestimmter Test gehen über meinen Expertenstatus hinaus. Ich bin eher für schulische Mathematik ein Fachmann.
Und da erschöpft sich stochastisch-statistische Auswertungen im Ganzen mit Mittelwert, Median und Standardabweichung.

Ich kann dir also da nicht weiterhelfen.
Höchstens die Frage/Tipp: Gibt es da keine Fachliteratur in der Hochschulbibliothek bzw. kann eine fachlich-inhaltliche Bewertung nicht mit dem Arbeits"vater/mutter" besprochen werden?
lg

sorry! Fast keine Ahnung mehr von Statistik!

hi,

nagut, das heisst mal du hast 2 stichproben (von indien und deutschland) und die beiden sind unabhängig. (abhängig würde bedeuten zb die gleiche gruppe mit vorher-nachher testergebnissen)
prinzipiell hängt die empfehlung bzgl des signifikanztest nun von der art deiner daten ab. hier gibt es drei möglichkeiten:

  1. nominalskalierte daten -> qhi-quadrat test
    d.h. qualitative merkmale wie blutgruppe, geschlecht

  2. ordinal skalierte daten -> mann-whitney-u-test
    d.h. eine rangordnung, wie platzierung beim sport oder schulnoten

  3. intervallskalierte daten -> t-test für abhängige stichproben
    d.h. zeit oder metrische werte

viel erfolg,

lili

Tut mir ernsthaft Leid, damit kenne ich mich nicht aus.