SPSS Auswertung Signfikanzprüfung

Wissenschaft Sozialwissenschaften
#1

Hallo! :smile:
ich hätte ein paar Fragen zur statistischen Auswertung meines Fragebogens, den ich im Rahmen meiner BA erhoben habe. Ich komme irgendwie gar nicht weiter. Bisher habe ich die offenen Fragen kategorisiert und die prozentuale Häufigkeit der Nennungen angegeben. Teilweise unterscheiden sich die Nennungen durch die Nutzungsgruppe1 und 2 erheblich voneinander, weshalb ich gern Aussagen über die Signifikanz der Unterschiede treffen würde.
Hinsichtlich meiner Vorgehensweise habe ich jedoch Bedenken ob das auf diese Weise durchgeführt werden kann.

Der Ablauf war wie folgt:

Ich habe die offenen Fragen ausgewertet und die Nennungen nach Oberbegriffen geordnet.
In meinen Häufigkeitsdiagrammen konnte ich ablesen, dass der Unterschied in den prozentualen Häufigkeiten, mit dem Gruppe 1 und Gruppe 2 „Statistiken“ angegeben haben, nicht sehr groß ist.
Der Unterschied für Nennungen zu „Motivation“ war hingegen schon auffällig groß, daher wollte ich auf Signifikanz des Unterschiedes prüfen.
Dazu habe ich die Daten ins SPSS übertragen. Es gibt jetzt die Variable „NGrund:Statistiken“ und „NGrund: motivational“. Ich habe das jedem Teilnehmer der es genannt hat zugeordnet und so codiert, dass entweder der Wert 1 bei einer Nennung oder 2 für Nichtnennung zugeordnet wurde.
Meine Daten sind zum Großteil nicht normalverteilt, also habe ich den Mann-Whitney-U-Test für unabhängige Stichproben damit durchgeführt. In den Anforderungen dafür steht dass die Werte mindestens ordinalskaliert sein müssen, bei Nennung/Nichtnennung müsste es aber nominal skaliert sein. Trotzdem kam im Ergebnis ein signifikanter Unterschied für „motivational“ und kein signifikanter Unterschied für „Statistik“ heraus, wie von mir erwartet.
Kann ich das jetzt so machen oder gibt es einen anderen Weg dafür?

Da das ganze explorativ angelegt ist besteht meine Auswertung zum Großteil aus der Angabe prozentualer Häufigkeiten zu den Nennungen der Teilnehmer, meistens im Vergleich der beiden Nutzergruppen. Kann ich im Rahmen einer wissenschaftlichen Arbeit einfach nur die Häufigkeit in Prozent angeben? Ich habe diesbezüglich nichts in den Foliensätzen meines Betreuers gefunden. Gibt es so etwas wie beispielsweise Standardabweichungen bei solchen Angaben, die ich jeweils hätte dazu schreiben sollen?

Mir fehlt leider bei solchen Angelegenheiten manchmal der logische Verstand,
Vielen Dank schonmal für Ihre Antwort!

Liebe Grüße,
Marie

#2

Hallo Marie,

zuerst einmal ein rieeeesen Lob für die Frage. Mit dieser Art Frage kann man was anfangen. Oft kommen hier Anfragen wie:„Ich habe da zwei Variablen die beide insignifikant sind. Wieso ist das so?“

Also zu deinem Problem:

Wenn ich es richtig verstehe, hast du eine offene Frage gehabt und untersuchst die relative Häufigkeit der Nennung von Schlüsselwörtern?! Soweit richtig?

Allgemein zu Tests:

Du musst dir immer klar werden,welche Hypothesen du untersuchst und ob diese zu deiner Fragestellung passen.

Zum Mann-Whitney-U-Test:

Annahme des Testes ist, dass beide Stichproben die selbe Varianz haben. (Haben sie das?) Wenn nicht, vergiss den Test.
Darüberhinaus überprüfst du die Nullhypothese, dass die Realisationen
beider Gruppen der selben stetigen Verteilung entspringen, und lediglich linear verschoben sind. Daher ist es für den Test nicht wichtig, dass sie normalverteilt sind oder nicht.

Mach dir erstmal klar, welche stochastischen Eigenschaften dein Datengenerierender Prozess hat.

So aus dem Bauch heraus und wie du argumentierst würde ich folgendermaßen argumentieren:

Es gibt eine wahre, aber unbekannte Wahrscheinlichkeit, dass ein Proband einer Gruppe einen Schlüsselbegriff nennt. Nennen wir diese Wahrscheinlichkeit mal \alpha_1 für Gruppe 1 und \alpha_2 für Gruppe 2.

Wenn man so rangeht, ist die absolute Häufigkeit der Nennungen Binominal-Verteilt. Diese geht in die Normalverteilung über, allerdings erst bei unendlich vielen Beobachtungen… Wenn du also endlich viele Beobachtungen hast, dann versuche die Parameter der Binominal-Verteilung in den eizelnen Gruppen zu schätzen, und rechnen dann die Wahrscheinlichkeit aus, dass die Häufigkeit der anderen Gruppe beobachtet wird. Alles klar? Ich mache ein Beispiel:

Nehmen wir an du fragst 5 Menschen in einer Gruppe, 3 haben einen Schlüsselbegriff genannt. So ist der Schätzer für p=3/5=0.6

Die Wahrscheinlichkeit für die Anzahl von Antworten ausrechnen:

Anzahl: => Wahrscheinlichkeit:

0 => (5!/((5-0)!*0!))*0.6^0*(1-0.6)^5=0.01024
1 => (5!/((5-1)!*1!))*0.6^1*(1-0.6)^4=0.0768
2 => (5!/((5-2)!*2!))*0.6^2*(1-0.6)^3=0.2304
3 => (5!/((5-3)!*3!))*0.6^3*(1-0.6)^2=0.3456
4 => (5!/((5-4)!*4!))*0.6^4*(1-0.6)^1=0.2592
5 => (5!/((5-5)!*5!))*0.6^5*(1-0.6)^0=0.07776

Sollte das unbekannte p in beiden Gruppen gleich sein, so sollten in der zweiten Gruppe mit 83.52 prozentiger Wahrscheinlichkeit die Anzahl der Nennungen 2, 3, oder 4 sein.

Je mehr Befragte du hast, desto feiner wird die Abstufung. Bei 5 ist die statistische Qualität deiner Date sind sonder lich hoch! :wink: Aber das prinzip sollte verstanden sein oder?

Zum 10%-Niveau könntest du die Nullhypothese auf Gleichheit bei 0, 1 oder 5 Antworten verwerfen.

Bei 0 Antworten(Nennungen) sogar zum 5% Niveau…

Alles klar?

viele liebe Grüße aus Berlin

#3

Danke für die schnelle Antwort :smile: aber so ganz klar ist mir das irgendwie noch nicht. Die Varianzhomogenität hab ich geprüft, aber die ist nicht gegeben. Nur dachte ich für den U-Test braucht man das nicht als Voraussetzung, oder habe ich da etwas falsch verstanden?
Also zu meiner Erhebung zählen auch offene Fragen, die Kategorien sind jetzt ausgezählt, soweit richtig. Ich habe insgesamt N=385 Teilnehmer, davon passen N=92 in Gruppe 1 und N=110 in Gruppe 2. Mit dem U-test das war so eine Idee weil ich nicht weiß, womit man unterschiede in der Häufigkeitsverteilung bei dichotomen Variablen (genannt/nicht genannt) sonst auf signifikanz überprüfen kann (kann man das überhaupt?) alles was ich bisher weiß, ist dass z.B. ca. 10% aus Gruppe 1 Nennungen, die in die kategorie „Motivation“ passen, abgegeben haben, für Gruppe 2 sind es 35%. großer unterschied, sieht jeder. aber wie sag ich das wissenschaftlich? deine antwort war sehr schön detailliert und anschaulich und trotzdem häng ich irgendwie immer noch an dieser Grundfrage fest :confused:

Grüße nach Berlin :smile:

#4

Falls Du deinen Betreuer noch nicht gefragt hast, frag diesen ob deine Auswertung korrekt ist. Ansonsten empfehle ich dir einen BWL-Studenten oder Soziologen um Rat zu Fragen. Ich kann dir leider nicht helfen. Gruß Ben

#5

Zwei Gruppen mit ja/nein vergleicht man mit Kreuztabellen, analysieren->deskriptiveStatistiken->kreuztabellen öffnen und dort statistiken->chiQadrat checken.

www.MaSta-Support.de

#6

Hi Marie,

durch die Einteilung in 1 und 2 hast du die Daten dichotomisiert,daher ist der MWU-test nicht mehr angebracht. besser sind hier die anteile geeignet und dann differenzen zwischen diesen.
Grüße,
JPL