Was lernen wir daraus? Was nehmen wir mit
ins Leben? Wer sagt uns, wie Kinder, Frauen, Handwerker, …
darüber denken?
will das wirklich einer wissen?
Bitte erkäre mir, wem diese Studie nützt oder
welchen Erkenntnisgewinn Du daraus ziehst.
das kann ich nicht erklären, da ich die studie nicht kenne. wem die studie nützt und welche erkenntnisse gewonnen werden, müssen die autoren erklären. mir ging es darum, etwas zu repräsentativität zu sagen. außerdem geht es mit auf den zeiger, daß sich die presse irgendein experiment rauspickt mit einer thematik, die auf irgendeine weise populär ist - als drehte sich die ganze psychologie um bärte, ödipuskomplex, traumdeutung oder winterdepression. und die leute stellen sich dann hin und sagen: „seht euch die psychologen an! was die für einen schwachsinn untersuchen. wen interessiert das bzw. das hätte ich denen schon vorher sagen können.“
Niemand verlangt, mehr Kriterien aufzunehmen. Sinnlos ist die
Zahl der Befragten.
nein, aber man kann teilergebnisse zu einem großen ganzen zusammensetzen. meine annahme ist, daß die studie zu den bärten ein solches teilergebnis ist.
Die Wahrscheinlichkeitsrechnung dient nicht dazu, ungenügendes
Zahlenmaterial aufzublasen.
die frage ist nur, wer so viel von statistik versteht, um zu beurteilen, was ungenügendes zahlenmaterial ist und was nicht.
und diese sagt, daß 85 personen für diesen zweck ausreichen.
Pardon, das ist mir völlig neu. Ohne die Herleitung
herauszusuchen, schwirrt mir eine Zahl von etwa 1200 Befragten
im Hinterkopf herum, damit eine Umfrage als repräsentativ
gelten darf.
kommt auf den zweck an, den man verfolgt. wollte man nach deinem kriterium beispielsweise eine mitarbeiterbefragung in einem betrieb von 500 personen durchführen, dürfte man das gar nicht, weil es ja angeblich nicht repräsentativ wäre.
außerdem: 1200 sind verdammt viel leute = aufwand = kosten. wenn es also der zweck nicht vorschreibt, befragt keiner so viel (oder mehr).
außerdem kommt es auf den versuchsplan der studie an. ist dieser einfach, so wie in der bärte-studie (vergleich anscheinend nur 2 gruppen), sind 50 versuchspersonen das minimum. ist der versuchsplan kompliziert und vergleicht mehrere gruppen, muß die stichprobe größer sein.
außerdem sind die statistischen formeln so angelegt, daß sehr großer stichprobeumfang
dazu führt, daß kleine unterschiede sehr schnell als nicht zufällig ausgewiesen
werden.Warum? Weil die Erfinder der Statistik alle bescheuert waren
oder was?
sorry, ich habe nicht mathematik studiert und begnüge mich darauf, zu lernen, was ich beachten muß, welche verfahren bei welcher gelegenheit angemessen sind. das warum überlasse ich den experten - genauso wie ich es einem experten überlasse, meine waschmaschine zu bauen. die wahrscheinlichkeitsrechnung hat auch eine lange tradition, so daß sich über die formeln genügend fachleute zerstritten und geeinigt haben. die werden schon stimmen.
also sind besonders große, für :repräsentativ gehaltene stichproben nicht unbedingt
sinnvoll, weil sie unterschiede finden, die gar keine sind.Dazu braucht’s aber ganz besondere Statistiker. Kann ich das
bei Dir lernen?
willst du das denn? ich habe ein problem mit leuten, die mir so feinsinnig wie du mitteilen wollen, daß ich einen an der waffel habe. wieso sagst du nicht einfach „das glaube ich nicht“ oder „das ist nicht richtig“. dann könnte man sich darüber unterhalten.
falls es dich wider erwarten doch interessiert: die verschiedenen formeln, die man benutzt, um zu ermitteln, ob ein unterschied signifikant (überzufällig) groß ist, sind meist brüche, wobei der umfang der stichprobe n bzw. n-1 im teiler steht. wird der stichprobenumfang sehr groß, wird der wert des bruchs klein und der unterschied als signifikant erklärt. daher sollte man bei großen stichproben die angabe des sigifikanzniveaus durch die angabe des korrelationsverhältnisses (effektstärke eta) relativieren.
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