Hallo
Ich möchte gerne in meiner Arbeit Effektstärken angeben. Ich habe meistens mit SPSS Varianzanalysen gerechnet, so dass SPSS mir das partielle Eta-Quadrat ausgibt. Ich würde gerne (nachträglich) auch bei meinen restlichen Testverfahren Effektstärken angeben. Bei T-Tests habe ich ebenfalls Varianzanalysen gerechnet, so dass ich das partielle Eta-Quadrat erhalten habe.
Ich habe aber auch ein paar U-Tests und Wilcoxon-Tests. Gibt es eine Möglichkeit, hier passende Effektstärken anzugeben?
Grüße
J.
Hallo,
Bei T-Tests habe ich ebenfalls
Varianzanalysen gerechnet, so dass ich das partielle
Eta-Quadrat erhalten habe.
Die „native Effektstärke“ für Mittelwertvergleiche ist m.E. Cohen’s d oder Hedge’s g.
Ich habe aber auch ein paar U-Tests und Wilcoxon-Tests. Gibt
es eine Möglichkeit, hier passende Effektstärken anzugeben?
Beim Wilcoxon-Test ist die Frage, *was* der Effekt überhaupt sein soll. Wenn du auf „stochastisch größer/kleiner“ testest, habe ich keine Idee, auf was du normalisieren solltest.
Man kann den U-Wert in eine rangbiseriale Korrelation überführen. Für die Korrelation kann man wie gehabt eine Effektstärke berechnen. Hier ist mir die Bedeutung/Interpretation hinsichtlich der Ausgangsfdaten aber auch nicht klar:
r =(1-2U)/(n1*n2)
Effekt = (r/wurzel(1-r²)) * wurzel((n1+n2-2)(n1+n2)/(n1*n2))
Wenn als Effekt eine Veränderung des Mittelwertes (zB. bei metrischen aber nicht normalvert. Daten) interessiert, dann würde ich hier als Effektstärkenmaß auch Cohen’s d angeben. Bei Log-normalverteilten Daten ist die Angabe für die logarithmierten Werte zu machen - aber wenn dem so wäre, hätteest Du dir auch die Wilcoxon-Tests sparen können.
LG
Jochen
Hallo
erstmal danke für die Antwort. Die statistischen Tests beziehen sich auf unterschiedliche Fragestellungen und Daten.
Meine Hauptfragestellungen habe ich mit Varianzanalysen bearbeitet, da werden ja Effektstärken mit angegeben.
Jetzt wollte ich bei Mittelwertsvergleichen aus meinen Vortests nochmal prüfen, wie groß meine signifikanten Effekte eigentlich sind bzw. ob bei den nicht-signifikanten Ergebnissen trotzdem beachtenswerte Effekte vorliegen.
Grüße
J.
Hi Jott,
Die Effekstärke brauchst du nur, wenn du verschiedene Skalen hast. Vergleichst du aber immer z.B. Temperaturen miteinander, dann ist der mittlere Unterschied anschaulicher. Sicher, wenn verscheidene Gruppengrößen vorliegen, ist die Vergleichbarkeit wieder eingeschränkt, aber für eine Bewertung der Relevanz des Unterschiedes ist der Unterschied geeigenter als die Effektstärke.
Sicher ist dir die Ähnlichkleit zwischen Cohen’s D unf dem t-Test aufgefallen. Der simpleste Effektstärkeschätzer für einen beliebigen Test ist einfach die Teststatistik. Im nicht parametrischen Fall kann sie aber recht abstrakt sein. Eine Möglichkeit für diesen Fall ist der Hodges-Lehmann-Schätzer (http://books.google.at/books?id=TFMaVkJSrhwC&pg=PA40…) oder der relative Effekt basierend auf Rängen (http://books.google.at/books?id=k_wQTpdWvW0C&pg=PA22…) (1.5.2)
Grüße,
JPL