Hallo zusammen!
Kann ich die einfaktorielle Varianzanalyse zur Untersuchung des Einflusses unterschiedlicher Ausprägungen einer durch eine Ratingskala erhobenen ordinalen Variablen auf eine metrische abhängige Variable benutzen? Also, z.B.: Auf einer Ratingskala von 1-5 können Studenten wählen, wie interessant sie Statistik finden (unabhängige Variable). Daraus will ich dann z.B. den Einfluss auf das Ergebnis in der Statistik-Klausur (in Punkten, metrisch) untersuchen. Geht das? Oder nimmt man ie Varianzanalyse nur für unabhängige Stichproben und nicht für verschiedene Ausprägungen einer Variablen?
Besten Dank!
Iceman
Hallo iceman,
das ist die Frage, die ich Dir stelle. Ich als Testtheoretiker und einer der Testkonstrukteure des nationalen Naturwissenschaftstests von PISA 2003 würde in Deinem Fall zuerst an die Berechnung einer Korrelation denken.
Gruß,
Oliver Walter
Hallo!
Hmm, bei der Varianzanalyse hab ich einen signifikanten Effekt. Die Korrelation ist nicht signifikant… kann das überhaupt sein?? Und kann man denn prinzipiell die Varianzanalyse in diesem Fall anwenden? Oder geht das nur bei unabhängigen Stichproben?
Gruß,
Iceman
[Bei dieser Antwort wurde das Vollzitat nachträglich automatisiert entfernt]
Korrelation vs. Varianzanalyse
Hallo Iceman,
selbstverständlich sind die Varianzanalyse und die Korrelation nicht wirklich beliebig gegeneinander austauschbar. Nur dann, wenn es einen linearen Zusammenhang zwischen den Variablen gibt, kommst Du bei beiden Verfahren zu übereinstimmenden Ergebnissen. Klar, für Deine Fragestellung ist die VA angemessen und zwar tatsächlich für unabhängige Stichproben, denn Du hast ja Messungen an verschiedenen Leuten vorliegen. Was dann noch fehlt, ist eine genauere Analyse, die aufklärt, wie der signifikante Effekt in der VA zustande gekommen ist, also zwischen welchen Ausprägungen der unabhängigen Variable (Interesse) es Unterschiede in der abhängigen Variable (Note) gibt.
Gruß
Michael
[Bei dieser Antwort wurde das Vollzitat nachträglich automatisiert entfernt]
Hallo Michael,
… die Bedingungen der ANOVA erfüllt sind, nämliche Normalverteilheit der Fehler in jeder Gruppe (hier Kategorie der Ratingskala) und wichtiger: Varianzenhomogenität. In der Tat testet dann die ANOVA gegen die Nullhypothese gleicher Erwartungswerte.
Ganz abgesehen davon bin ich nicht glücklich über dieses „snooping in the methods“. Der User hatte eine klare Fragestellung, die er mit der Korrelationsrechnung beantworten wollte. Jetzt, da sein Ergebnis nicht signifikant ist, wählt er ein anderes Verfahren. Das macht er so lange, bis seine Ergebnisse signifikant sind. Das ist unsinnig und führt zur Alpha-Inflation.
Gruß,
Oliver Walter
Hi Oliver!
… die Bedingungen der ANOVA erfüllt sind, nämliche
Normalverteilheit der Fehler in jeder Gruppe (hier Kategorie
der Ratingskala) und wichtiger: Varianzenhomogenität. In der
Tat testet dann die ANOVA gegen die Nullhypothese gleicher
Erwartungswerte.
tjo, so habe ich das auch mal in meinen Statistikvorlesungen gelernt…
Ganz abgesehen davon bin ich nicht glücklich über dieses
„snooping in the methods“. Der User hatte eine klare
Fragestellung, die er mit der Korrelationsrechnung beantworten
wollte.
Das ging nun aber nicht aus seinem Posting hervor: seine Frage bezog sich auf die VA.
Jetzt, da sein Ergebnis nicht signifikant ist, wählt
er ein anderes Verfahren. Das macht er so lange, bis seine
Ergebnisse signifikant sind. Das ist unsinnig und führt zur
Alpha-Inflation.
Na, die Korrelation hattest Du ihm ja vorgeschlagen. Und die wäre, da sind wir uns sicher einig, nur dann zur Überprüfung eines Einflusses von Interesse auf Note geeignet, wenn die zu testenden Hypothese „es existiert ein linearer Zusammenhang“ lautet.
Gruß
Michael
Danke!
Hallo!
… die Bedingungen der ANOVA erfüllt sind, nämliche
Normalverteilheit der Fehler in jeder Gruppe (hier Kategorie
der Ratingskala) und wichtiger: Varianzenhomogenität. In der
Tat testet dann die ANOVA gegen die Nullhypothese gleicher
Erwartungswerte.tjo, so habe ich das auch mal in meinen Statistikvorlesungen
gelernt…
ich auch! 
und das habe ich natürlich überprüft.
Ganz abgesehen davon bin ich nicht glücklich über dieses
„snooping in the methods“. Der User hatte eine klare
Fragestellung, die er mit der Korrelationsrechnung beantworten
wollte.Das ging nun aber nicht aus seinem Posting hervor: seine Frage
bezog sich auf die VA.Jetzt, da sein Ergebnis nicht signifikant ist, wählt
er ein anderes Verfahren. Das macht er so lange, bis seine
Ergebnisse signifikant sind. Das ist unsinnig und führt zur
Alpha-Inflation.Na, die Korrelation hattest Du ihm ja vorgeschlagen. Und die
wäre, da sind wir uns sicher einig, nur dann zur Überprüfung
eines Einflusses von Interesse auf Note geeignet, wenn die zu
testenden Hypothese „es existiert ein linearer Zusammenhang“
lautet.
Genau. Ich hatte zuerst die ANOVA angewendet. Die Korrelation hatte ich dann auf das Posting hin ausprobiert. Grundsätzlich „brauche“ ich auch kein signifikantes Ergebnis. Ich möchte nur die richtige Methode anwenden. Und da habe ich euch jetzt so verstanden, dass ich beides benutzen kann, die Korrelationen sich halt speziell auf einen linearen Zusammenhang beziehen. Somit liege ich doch allgemein mit der ANOVA richtig…
Ich bastel grad an der Auswertung meiner empirischen Dipl.-Arbeit und ich habe, was die statistischen Methoden angeht, so ein gesundes Halbwissen aus zwei MaFo-Vorlesungen… daher bin ich euch jedenfalls sehr dankbar. Ich hab jetzt nicht mehr so einen tierischen Sch***, dass ich hier nur Mist veranstalte!
Gruß,
Iceman