Vergleich von zwei Wilcoxontests

[antonia123]

Hallo an alle,

ich konnte bisher nirgendwo eine Antwort auf meine Frage finden, ich hoffe hier habe ich endlich mehr Glück

Für meine BA untersuche ich die Entwicklung zweier Verhaltensmaße jeweils von T1 zu T2.
Da meine Daten ordinalskaliert und abhängig sind, habe ich hierfür den Wilcoxontest verwendet.

Jetzt möchte ich zusätzlich untersuchen, ob sich Jungen und Mädchen hinsichtlich der Entwicklung dieser beiden Variablen signifikant unterscheiden. Ich dachte dafür wäre es sinnvoll, die beiden Wilcoxontests aus dem ersten Schritt miteinander zu vergleichen, ich finde aber kein passendes Verfahren.

Nochmal zum Überblick:
Ich habe die zwei Variablen 'Empathie' und 'Helfen' zu zwei Messzeitpunkten T1 und T2 vorliegen.
Beide Variablen sind ordinalskaliert, durch die Messwiederholung abhängig.
Die Stichproben für 'Empathie' und 'Helfen' sind nicht gleich groß.
In beiden Stichproben nehmen unterschiedlich viele Jungen und Mädchen teil, auch hier wären die Teilstichproben als nicht gleich groß.
Um signifikante Unterschiede zwischen T1 und T2 zu prüfen, habe ich für beide Variablen Wilcoxontests berechnet.

Nun möchte ich wissen, ob Jungen und Mädchen sich hinsichtlich dieser Entwicklung unterscheiden und suche dafür das passende Verfahren für R.

Ich hoffe, ihr könnt mir helfen! Vielen Dank schon mal an alle, die Ideen haben!

Liebe Grüße
Antonia

[bigben]

Hallo Antonia,

welchen der beiden Wilcoxon-Tests hast Du denn verwendet? Es gibt den Rangsummentest ( in wilcox.test heißt das paired = FALSE ) der nicht für verbundene Stichproben geeignet ist und es gibt den Vorzeichenrangtest ( in wilcox.test heißt das paired =TRUE ) über den die Wikipedia schreibt

Er prüft anhand zweier gepaarter Stichproben die Gleichheit der zentralen Tendenzen der zugrundeliegenden (verbundenen) Grundgesamtheiten. Im Anwendungsbereich ergänzt er den Vorzeichentest, da er nicht nur die Richtung (d. h. das Vorzeichen) der Differenzen, sondern auch die Höhe der Differenzen zwischen zwei gepaarten Stichproben berücksichtigt.

Indem er Differenzen arbeitet ist dieser Test nicht mehr auf Ordinalskalenniveau anwendbar. So oder so scheint das Verwenden eines Wilcoxon-Tests ein Fehler zu sein, wenn man nicht quasi-metrisches Skalenniveau unterstellt.

Magst Du uns über Deine ordinalen Skalen noch etwas mehr verraten?
Welche Anzahl an Beobachtungen steht denn zur Verfügung?

GLG,
Bernhard

[antonia123]

Hallo Bernhard,

ich habe den Wilcoxon-Vorzeichentest verwendet (also bei R 'paired = TRUE', ich hoffe das stimmt so )

Für 'Helfen' habe ich eine Stichprobe von 70 Personen, 34 Mädchen und 36 Jungen.
Die Vps konnten auf der Skala die Werte 0; 1; 2 oder 3 erreichen.

Für 'Empathie' habe ich eine Stichprobe von 39 Personen, 22 Mädchen und 17 Jungen.
Die Vps konnten auf der Skala die Werte 1; 3; 5 oder 7 erreichen.

Ich habe auch schon U-Tests durchgerechnet, in denen ich dann Jungen und Mädchen jeweils für beide Messzeitpunkte auf Unterschiede teste.
(das habe ich so gemacht: wilcox.test(datenframe.jungen.t1, datenframe.maedchen.t1, paired=FALSE) und wilcox.test(datenframe.jungen.t2, datenframe.maedchen.t2, paired=FALSE))

Aber da bekomme ich dann ja auch wieder nur zwei getrennte U-Test-Ergebnisse ausgespuckt, die ich noch irgendwie miteinander auf signifikante Unterschiede testen muss, um wirklich eine Aussage treffen zu können..

Helfen die Informationen irgendwie weiter?

Liebe Grüße
Antonia

[antonia123]

Indem er Differenzen arbeitet ist dieser Test nicht mehr auf Ordinalskalenniveau anwendbar. So oder so scheint das Verwenden eines Wilcoxon-Tests ein Fehler zu sein, wenn man nicht quasi-metrisches Skalenniveau unterstellt.

Hm, mir wurde gesagt, der Wilcoxon-Vorzeichentest sei die nicht-parametrische Alternative zum t-Test für abhängige Stichproben und damit für ordinalskalierte Daten geeignet.. Jetzt bin ich verwirrt

Ich gehe jetzt gezwungenermaßen einfach mal davon aus, dass der für meine Daten anwendbar ist, weil mir die Zeit fehlt nochmal mehr zu ändern..

[bigben]

Hallo Antonia,

ich denke, die Verwechslungsgefahr zwischen den beiden Tests ist groß und "was Dir gesagt wurde" hilft im Zweifel nicht, wenn ein Gutachter meckert. Hingegen hilft ein Hinweis in der Arbeit, dass man die ordinale Skala als quasi-metrisch betrachtet weil die Skalenstufen äquidistant sind enorm. Das würde zeigen, dass Du Dir Gedanken gemacht hast und auch für die noch offene Frage, die Du diesem Forum eigentlich stellen wolltest, würde es wahrscheinlich helfen.

Bitte erklär doch die Skalen. Wie erreicht man 0, 1, 2 und 3? Macht da ein Begriff von "Äquidistanz" irgendwie Sinn? Wie ist eine Skala aufgebaut, bei der man nur ungerade Werte erreichen kann? Sowas hat doch Gründe und wir werden Dir passgenauer helfen können, wenn wir das irgendwie in unsere Argumentation einbeziehen können. Wieso gibt es für "Helfen" soviel mehr Werte als für "Empathie"?

n = 39 und n = 70 sind schon mal gute Werte, mit denen sich manches rechnen ließe. Bei n = 17 und n = 22 ist es aber sinnvoll, nicht-normalverteiltes mit nicht-parametrischer Statistik zu untersuchen.

Der Vorzeichenrangtest vergleicht "Rangwerte der absoluten Differenzen zwischen Beobachtungen von X und Y". Wäre Dir denn geholfen, wenn man nicht-parametrisch vergleicht, ob die Vorher-Nachher-Differenzen bei Mädchen und Jungs unterschiedlich sind?

Ich gehe jetzt gezwungenermaßen einfach mal davon aus, dass der für meine Daten anwendbar ist, weil mir die Zeit fehlt nochmal mehr zu ändern..

Macht es denn überhaupt Sinn, dass wir uns in Dein Problem eindenken, wenn es keine Zeit mehr gibt, Hinweise und Ratschläge noch einzuarbeiten?

LG,
Bernhard