Welcher Statistischer Test ist geeignet? Vorzeichentest?

Hallo zusammen,

es geht bei meiner Frage darum zu messen, ob eine Unterrichtseinheit zum einem differenzierteren Meinungsbild führt. Es geht in der Unterrichteinheit um den gesetzlichen Mindestlohn. Dabei wird vor der Einheit ein kurzer Fragebogen beantwortet und nach der Stunde nochmal mit den identischen Fragen. Jetzt habe ich das Problem, dass ich nicht sicher bin wie ich zweifelsfrei feststellen kann, ob eine Abweichung signifikant ist. Die Fragen können dabei in vier Abstufungen beantwortet werden. Insgesamt haben 21 Schülerinnen und Schüler an der Befragung teilgenommen.

Hier ein Beispiel:

Frage 1 (Vorher): Antwort A: 5 Personen ; Antwort B: 4 Personen ; Antwort C: 5 Personen ; Antwort D: 2 Personen

Frage 1 (Nachher): Antwort A: 0 Personen ; Antwort B: 10 Personen ; Antwort C: 3 Personen ; Antwort D: 2 Personen

Meine Frage ist nun, wie kann ich Testen ob Frage 1 eine signifikante Abweichung zeigt?

Danke.

Hallo,

es geht bei meiner Frage darum zu messen, ob eine

der untenstehende Entscheidungsbaum hilft dir sicher weiter. Er stammt nicht von mir sondern vom User: „M.L.“
http://www.students.uni-marburg.de/~Cal/Zeug/Entsche…

Gruß

pure_mind

Danke dafür. Hab mir das sehr lange angeschaut. Bin nicht wirklich vom Fach und bin da etwas überfragt, welche methode jetzt sinnvoll ist. vorzeichentest? ich weiß nicht, vielleicht stell ich mir das zu einfach vor. aber kann man nicht einfach anhand des beispiels eine beispielrechnung machen, die ich dann auf alle anderen fragen anwenden kann?

Schwund?
Hallo,

Jetzt habe ich das Problem, dass ich nicht sicher bin
wie ich zweifelsfrei feststellen kann, ob eine Abweichung
signifikant ist. Die Fragen können dabei in vier Abstufungen
beantwortet werden. Insgesamt haben 21 Schülerinnen und
Schüler an der Befragung teilgenommen.

Hier ein Beispiel:

Frage 1 (Vorher): Antwort A: 5 Personen ; Antwort B: 4
Personen ; Antwort C: 5 Personen ; Antwort D: 2 Personen

Macht 16 Personen

Frage 1 (Nachher): Antwort A: 0 Personen ; Antwort B: 10
Personen ; Antwort C: 3 Personen ; Antwort D: 2 Personen

Macht 15 Personen

Meine Frage ist nun, wie kann ich Testen ob Frage 1 eine
signifikante Abweichung zeigt?

Wie erklären sich „21 Schülerinnen und Schüler, die an der Befragung teilgenommen haben“ mit der Summe der Personen, die geantwortet haben?

Gruß

Peter

anhand des beispiels eine beispielrechnung machen, die ich
dann auf alle anderen fragen anwenden kann?

„anhand des beispiels“? Dein Beispiel ist unvollständig. Warum gibst du nicht mehr heraus?
Z.B.:

„Frage 1 Vorher: Wieviel Ahnung haben Sie vom Thema „gesetzlichern Mindestlohn?“
Die „vier Abstufungen“ aus dem UP sind z.B.: wenig–, etwas-, viel-, sehr viel- Ahnung.
Frage 1 Nachher: Wieviel Ahnung haben Sie vom Thema „gesetzlichern Mindestlohn?“
Die „vier Abstufungen“ sind auch jetzt wieder: wenig–, etwas-, viel-, sehr viel- Ahnung.“

Nimmt man meine Annahmen als zutreffend an, dann war das Ergebnis (nach dem UP) eigentlich zu erwarten. Nach der Unterrichtseinheit: Personen mit wenig Ahnung nahmen stark ab und der Anteil derjenigen mit etwas Ahnung nahm deutlich zu.
Was dann kommt: geringe Zunahme an Probanden mit viel Ahnung und die gleichbleibende Anzahl an Leuten mit sehr viel Ahnung zeigt mir, daß die Schülerinnen und Schüler ziemlich ehrlich waren.
Die mit: sehr viel Ahnung bereits vorher geschwindelt hatten, blieben unter sich.

Ich würde in diesem Fall nicht mehr an Statistik machen als Balkendiagramme mit vorher- und nachher- Balken.

Hi,

Entscheidungsbäume helfen einem selten weiter…
aber unter der Annahme, dass die Antworten geordnet werden können, z.B. A=viel ahnung, B: etwas ahnung,…
kann man für vorher einen Trendtest für anteile machen (Cochrane-Armitage test).
Für den Vergleich vorher zu nachher wird’s schon schwieriger, weil du abhängigkeiten hast. Du könntest entweder einen test für 2*2*k tables finden oder mit McNemar alle Antworten separat für vorher/nachher testen oder versuchen den Wechsel in der Antwort zu beschreiben und diese Tabelle dann zu analysieren.

Grüße,
JPL