Signifikanzberechnung

Wissenschaft Mathematik
#1

Hallo Leute,

ich brauche ein bisschen Hilfe bei der Berechnung von Signifikanzen:

Ich habe zwei Testgruppen. Beide Testgruppen schauen sich Das gleiche Bild an.
Testgruppe 1 n = 33 & Testgruppe 2 n= 27

Das Bild ist in verschiedene kleinere Bereiche unterteilt.

Bereich A wird von 55 % der Testgruppe 1 und von 11 % der Testgruppe 2 angeschaut. In absoluten Zahlen TG1 = 18 und TG 2 = 3

Wie kann ich hier ausrechnen ob sich die 55% signifikant von den 11% signifkant unterscheiden? Geht das überhaupt?

Viele Grüße

Niggi

#2

Hallo Laut,

Sowas geht mit dem Chi-Quadrat-Test oder besser noch mit Fisher’s Exaktem Test.

VG
Jochen

#3

Finde ich dies auch bei SPSS oder muss ich das per Hand berechnen?

#4

Finde ich dies auch bei SPSS oder muss ich das per Hand
berechnen?

Wenn Du SPSS nicht kennst, kein Handbuch hast und die Hilfe nicht lesen kannst, würde ich ein anderes Programm empfehlen…

Den Chi²-Test kannst du per Hand rechnen. Chi²-Tabellen mit den kritischen Werten sind in fast jedem Statistikbuch und in 1001 Internetseiten. Bei Fisher’s Test wird’s ein klein wenig umständlicher.

Allerdings besteht wirklich kein Grund, das per Hand zu rechnen - sogar Excel beherrscht den Chi²-Test, und es gibt zahllose Internet-Seiten, wo man beide Tests „online“ machen kann.

VG
Jochen

#5

Ich habe SPSS und habe dort da gerade ein bisschen Experimentiert. Ich bin auf
Analysieren -> Deskriptive Statistik -> Kreuztabelle -> Chi Quadrat gegangen.
Als Zeile habe ich nun „Testgruppe“ eingefügt und in Spalte „Navigation“
Ich möchte da wissen, ob die Testgruppe 2 mit 55% signifikant häufiger auf die „Navigation“ schaut als Testgruppe 1 mit 11% (n = 27 bzw. 31)
Leider berechnet SPSS nicht mit ein, wenn ein das Element „Navigation“ überhaupt nicht gesehen wurde. Darüber hinaus fasst es zur Berechnung der %-Werte beide n zusammen

SPSS soll mir aber jeweils für TG1 und TG2 die Prozente auf die jeweilige Stichprobengröße berechnen und zwar auch dann, wenn ein Element nicht gesehen wurde, d.h. die Fehlenden Werte mit einbeziehen.
Oder lese ich die Ergebnisse einfach nur falsch ab?

#6

Keine Ahnung. Ich kenne SPSS nicht.

Ich mache sowas in R, und das geht so:

m = matrix(c(18,15,3,24), ncol=2)
fisher.test(m)

Fertig.

Das Ergebnis ist:

 Fisher's Exact Test for Count Data

data: m 
p-value = 0.0004645
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 
95 percent confidence interval:
 2.168202 57.204705 
sample estimates:
odds ratio 
 9.224746

Interpretation: Das Chacenverhältnis (Chance = „A“ versus „B“, Verhätnis = Chance in Gruppe 1 versus Chance in Gruppe 2) liegt mit 95%iger Sicherheit zwischen 2 und 57. Das empirische Verhältnis ist 9. Die Anteile sind also unterschiedlich groß. Der Unterschied ist signifikant auf einem Niveau von