Hallo zusammen,
ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit und habe 5 Hypothesen (3 Gruppenvergleiche und 2 Korrelationen). Nun bin ich ein wenig überfragt:
1. Ich habe bei dem Gruppenvergleichen zwar metrische Daten, jedoch ist keine der Variablen normalverteilt, weshalb ich den Mann-Whitney-U-Test durchgeführt habe. P-Wert ist unter 0.05 - ich behalte meine Hypothesen bei. Muss ich nun noch die Effektstärke ausrechnen? ich fand in einem Buch, dass "Cliff Delta" zu dem U-Test passt. Jedoch findet R bei mir das Paket nicht, sodass ich die Rechnung durchführen kann. Hat vielleicht jemand Erfahrung im Bezug auf Bachelorarbeiten und meint, dass das notwendig wäre?
2. Auch meine Daten für die Korrelation sind eigentlich metrisch, jedoch auch nicht normalverteilt (grafisch und rechnerisch geprüft), wodurch ich den Spearman genommen habe. In vergangenen Hausarbeiten haben wir nach der Korrelation meist noch die Regression gerechnet (bei einem Zusammenhang). Nun habe ich festgestellt, dass die Regression an viele Voraussetzungen gekoppelt ist, die meine Daten (höchstwahrscheinlich) nicht erfüllen. Ist es üblich nach der Korrelation eine Regression zu rechnen?
Diesbezüglich: Meine Hypothese ist ungerichtet - ich sage nur "Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen X und Y" - da ich bei der Regression zwischen UV und AV unterscheiden müsste, wäre es eh ein Thema für "Weitere Befunde", oder?
Danke für Eure Meinung!
Lieber Gruß
Katharina
Zusätze Auswertung der Effektstärke / Regression? (Bachelorarbeit)
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- Registriert: Mi Dez 18, 2019 10:35 am
Re: Zusätze Auswertung der Effektstärke / Regression? (Bachelorarbeit)
Hallo Katharina,
willkommen im Forum!
Mit der Definition/Rechenvorschrift aus https://en.wikipedia.org/wiki/Effect_size
https://en.wikipedia.org/wiki/Cliff%27s_delta
kann man Cliffs Delta einfach selbst programmieren.
Gruß, Jörg
willkommen im Forum!
Mit der Definition/Rechenvorschrift aus https://en.wikipedia.org/wiki/Effect_size
https://en.wikipedia.org/wiki/Cliff%27s_delta
kann man Cliffs Delta einfach selbst programmieren.
Gruß, Jörg
Re: Zusätze Auswertung der Effektstärke / Regression? (Bachelorarbeit)
Hmmm - ich dachte immer, niedrige p-Werte deuten auf (unter den Annahmen der Nullhypothese) unwahrscheinliche Ergebnisse hin und sollten eher dazu führen, ihr eine gewisse Skepsis entgegenzubringen!?P-Wert ist unter 0.05 - ich behalte meine Hypothesen bei.
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Re: Zusätze Auswertung der Effektstärke / Regression? (Bachelorarbeit)
Genau also:
P-Wert unter 0.05 - Nullhypothese wird verworfen - ich behalte meine aufgestellte Hypothese bei.
Danke, Jörg. Ich probiere es mal aus
P-Wert unter 0.05 - Nullhypothese wird verworfen - ich behalte meine aufgestellte Hypothese bei.
Danke, Jörg. Ich probiere es mal aus
Re: Zusätze Auswertung der Effektstärke / Regression? (Bachelorarbeit)
Deine Hypothese ist also, dass die Nullhypothese nicht zutrifft!? Also, zumindest mich hast Du damit verwirrt !P-Wert unter 0.05 - Nullhypothese wird verworfen - ich behalte meine aufgestellte Hypothese bei.
Re: Zusätze Auswertung der Effektstärke / Regression? (Bachelorarbeit)
Hi!
Da gibt es sehr unterschiedliche Ansichten zu - kommt darauf an, in welchem Fach du unterwegs bist und was Dein Betreuer dazu sagt. Besser eine Zuviel als eine Zuwenig berichtet.
@Athomas
LG,
Bernhard
Kann man so machen. Persönlich würde ich das von der Gruppengröße abhängig machen. Die Mittelwerte von nicht-normalverteilten Daten sind mit zunehmendem n zunehmend näher an einer Normalverteilung, weshalb man bei großen n auch dann einen t-Test rechnen kann. "Groß" wird dann oft ab 30 oder ab 50 angenommen. Ich sage nicht, dass ein t-Test besser als ein U-Test ist, nur dass er eventuell auch ginge und ein offensichtliches Effektstärkemaß hat.Katharinatie hat geschrieben: ↑Mi Dez 18, 2019 10:46 amIch habe bei dem Gruppenvergleichen zwar metrische Daten, jedoch ist keine der Variablen normalverteilt, weshalb ich den Mann-Whitney-U-Test durchgeführt habe.
Ich habe auch erst gestockt, aber Du hast es schon richtig erklärt.P-Wert ist unter 0.05 - ich behalte meine Hypothesen bei.
Muss ich nun noch die Effektstärke ausrechnen?
Da gibt es sehr unterschiedliche Ansichten zu - kommt darauf an, in welchem Fach du unterwegs bist und was Dein Betreuer dazu sagt. Besser eine Zuviel als eine Zuwenig berichtet.
Auch da wird es unterschiedliche Traditionen und Ansichten geben. Bezüglich einer Pearson-Regression wüsste ich nicht, warum man die vor einer linearen Regression rechnen sollte: Die Regression sagt mir alles, was die Pearson-Regression sagt und halt noch mehr.Ist es üblich nach der Korrelation eine Regression zu rechnen?
Beim Berechnen der Regression musst Du Dich für eine angenommene Richtung im Zusammenhang entscheiden, das bedeutet aber nicht, dass Du auch inhaltlich diese Wirkrichtung annehmen musst.Meine Hypothese ist ungerichtet - ich sage nur "Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen X und Y" - da ich bei der Regression zwischen UV und AV unterscheiden müsste, wäre es eh ein Thema für "Weitere Befunde", oder?
@Athomas
Das ist doch der frequentistische Regelfall, dass man als Forschungshypothese einen Zusammenhang annimmt und den dadurch "beweist", dass die Nullhypothese als Ggenteil der Forschungshypothese verworfen wird.
LG,
Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte