Kruskal Wallis Test bei SPSS

Wissenschaft Physik
#1

Hallo zusammen!

Ich sitze gerade an der Auswertung meiner Daten für die Examensarbeit und habe da ein Problem mit obigem Test.
Ich habe eine Testvariable, die ich mit einer Gruppenvariable testen möchte, die 14 Ausprägungen hat.
Jetzt sagt K-W-Test es gibt im Bereich 0-13 signifikante Unterschiede. Gut dann prüfe ich 0 mit 1, 0 mit 2, …, 0 mit 13.
Muss ich dann auch alle anderen Kombinationen durchgehen, oder kann ich vorher den K-WTest über die GRuppenvariable aber jetzt nur noch im Bereich 1-13 laufen lassen, um erstmal zu sehen, ob es da überhaupt noch signifikante Unterschiede gibt, oder ist das ein statistischer Fehler?

VG Thomas

#2

Hallo,

am besten, Du prüfst alle _geplanten_ Vergleiche und adjustierst dann die p-Werte so, dass du eine gewünschte FWER oder FDR einhältst.

Alternativ:

Entscheide dich nicht für „signifikant“ oder „nicht-signifikant“ sondern gib einfach die p-Werte an (und zwar alle, adjustiert oder nicht adjustiert ist fast egal, solange du genau schreibst, was du gemacht hast). Je kleiner der p-Wert, desto mehr Evidenz für einen Unterschied geben die Daten. Fertig.

LG
Jochen

#3

was meins du mit adjustieren?

Also muss ich doch alle Fälle durchgehen?

Na ja das sind dann 13+12+…+1=91…:frowning:

Kann man wohl nichts machen

Thx Thomas

#4

was meins du mit adjustieren?

-> Korrektur der p-Werte für multiples Testen

Ich kenne SPSS nicht, aber das sollte die Möglichkeit bieten. Such mal im Handbuch/Hilfe nach dem Wort „Adjustierung“ (adjust, adjustment) oder „multiples Testen“.

Also muss ich doch alle Fälle durchgehen?

Alle geplanten. Wenn nichts geplant ist, dann wohl alle. Die paarweisen Vergleiche macht dir SPSS doch sicher auch automatisch, wahrscheinlich sogar gleich mit p-Adjustierung.

Kann man wohl nichts machen

Eine einfache, aber sehr konservative Adjustierung ist die nach Bonferroni. Danach werden die p-Werte alle mit der Anzahl der Tests (paarweise Vergleiche) multipliziert (Werte >1 sind dann 1). Umgekehrt kann man auch das Signifikanzniveau durch die Anzahl der Tests teilen. Wenn du also für alpha=0.05 die signif. Unterschiede haben willst, dann nenne alle die Vergleiche signif., die ein p-Wert