Hallo zusammen,
ich bin ein absoluter Neuling in Statistik und R und bitte um eure Hilfe.
Ich schreibe zurzeit eine Hausarbeit in Quantitativer Datenanalyse mit folgendem Thema
Analyse des Zusammenhangs zwischen dem Geschlecht und den Leistungen an der Hochschule
Ich muss diese Arbeit in R-Studio verfassen ( und dann in Word Knitten),
zunächst hatte ich auch einen Plan aber nach etlichen Recherchen habe ich völlig den Überblick verloren und weiß nicht mehr wie ich vorgehen soll.
Ich habe die folgenden Daten:
Beobachtungen : 124 Stück
Ich untersuche die Variablen
- Geschlecht (Männer/Frauen)
- Jeweilige Leistungseinschätzung (1/2/3/4/5/6/7)
Die Noteneinschätzung wurden wie folgt abgefragt:
Wie gut waren Ihre Leistungen an der Hoschule? -> Ankreuzen (7 Kästchen hier O's)
Überhaupt nicht gut O O O O O O O Sehr gut
wobei nur die beiden Extreme angeben wurden und die dazwischenliegenden Kästchen unbenannt blieben.
Skalierung:
Nun bin ich davon ausgegangen, dass das Geschlecht kategorial nominal
und die Leistungseinschätzung der Befragten kategorial ordinal zu betrachten sind.
Jetzt verstehe ich nicht wie ich vorgehen soll!
Ich möchte prüfen ob Frauen und Männer gleich gute Leistungen angeben (Nullhypothese)
oder ob Frauen und Männer ungleich gut sind (Alternativhypothese)
Ich dachte ich ermittle die Mittelwerte mit Mean von beiden Geschlechtern und dann weiß ich auch schon nicht mehr weiter
Wie muss ich die Daten verarbeiten?
Welches Testverfahren ist geeignet?
Ich wollte den T-Test anwenden, aber ich habe gelesen dass das nur bei metrischen Daten geht!?
Vielen Dank im Vorraus und....
bitte helft mir !
Analyse eines Zusammenhangs von Geschlecht und Noten
Re: Analyse eines Zusammenhangs von Geschlecht und Noten
Es gibt in der Tat unterschiedliche Einschätzungen dazu, ob man Noten als metrisch oder als ordinal betrachten kann. Auf der sicheren Seite bist Du mit einem Test für ordinalskalierte Daten, klassischerweise dem Rangsummentest nach Wilcoxon, äquivalent Mann-Whitney-U-Test
Irgendwas in der Art:
LG,
Bernhard
Irgendwas in der Art:
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wilcox.test(noten ~ geschlecht, data = datensatz)
Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
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Re: Analyse eines Zusammenhangs von Geschlecht und Noten
Hallöchen,
Vielen Dank für die schnelle Antwort @bigben.
Ich werd dann mal diese Tests versuchen und melde mich dann mit was auch immer dabei raus kommt
Vielen vielen Dank
Vielen Dank für die schnelle Antwort @bigben.
Ich werd dann mal diese Tests versuchen und melde mich dann mit was auch immer dabei raus kommt
Vielen vielen Dank
Re: Analyse eines Zusammenhangs von Geschlecht und Noten
Guten Abend,
nach einigen Überlegungen und einer Email an den Prof, habe ich mich dafür entschieden die Daten kategorial ordinal zu betrachten.
Dementspreched nutze ich den Chi² Test.
Aber ich verstehe nicht was da raus kommt!
AUSZUG AUS R-STUDIO
Der hohe p-Wert sollte doch aussagen, dass die Nullhypthese beibehalten wird (glaub ich)
aber was bedeuten die anderen Werte und was ist mit der Warnung am Ende?!
--> ich kann keine Leerzweilen in den Text aus R setzen daher die Punkte
Liebe verzweifelte Grüße
nach einigen Überlegungen und einer Email an den Prof, habe ich mich dafür entschieden die Daten kategorial ordinal zu betrachten.
Dementspreched nutze ich den Chi² Test.
Aber ich verstehe nicht was da raus kommt!
AUSZUG AUS R-STUDIO
Code: Alles auswählen
> TabelleFM
V3 V7 maennlich weiblich
2 1 1
3 1 1
4 11 13
5 18 19
6 18 24
7 7 9
> xchisq.test(TabelleFM)
Pearson's Chi-squared test
data: x
X-squared = 0.31965, df = 5, p-value = 0.9973
1........ 1
( 0.91) ( 1.09)
[0.00878] [0.00734]
< 0.094> <-0.086>
1........1
( 0.91) ( 1.09)
[0.00878] [0.00734]
< 0.094> <-0.086>
11........13
(10.93) (13.07)
[0.00049] [0.00041]
< 0.022> <-0.020>
18........19
(16.85) (20.15)
[0.07912] [0.06613]
< 0.281> <-0.257>
18 ........24
(19.12) (22.88)
[0.06583] [0.05502]
<-0.257> < 0.235>
7 ........9
( 7.28) ( 8.72)
[0.01112] [0.00929]
<-0.105> < 0.096>
key:
observed
(expected)
[contribution to X-squared]
<Pearson residual>
Warning message:
In chisq.test(x = x, y = y, correct = correct, p = p, rescale.p = rescale.p, :
Chi-squared approximation may be incorrect
>
aber was bedeuten die anderen Werte und was ist mit der Warnung am Ende?!
--> ich kann keine Leerzweilen in den Text aus R setzen daher die Punkte
Liebe verzweifelte Grüße
Re: Analyse eines Zusammenhangs von Geschlecht und Noten
Weil ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest sich besonders für ordiaale Fragen eignet
Naja, wenn es der Prof sagt.
Du hast da eine sehr merkwürdige Funktion ausgegraben 'xchisq.test'. Die kannte ich noch nicht. Die gibt in der Tat sehr viele Werte aus. Unten im Output wird auch erklärt, was in welcher Art von Klammer steht. Du weißt doch über den Chiquadrattest genug, um Dir unter observed, expected etc etwas vorstelleun zu können? (Nichts für ungut, aber ich frage wegen der Unsicherheit beim p-Wert.). Wenn Du bei Chi-Quadrat bleiben willst, und wenn Du diese Funktion aus einem ungenannten Package verwenden willst, dann solltest Du mal schauen, was so an Begleitdokumentation bei dem Package dabei ist.aber was bedeuten die anderen Werte
LG,
Bernhard
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