ich weiß leider überhaupt nicht, in welches Brett ich meine Frage posten soll. Da es sich aber um eine psychologische Studie handelt, bin ich hier wohl richtig
Ich habe hier Ergebnisse einer Studie und kann nicht anhand der F und p erklären, warum das eine signifikant ist und das andere nicht. Ich weiß nichtmal mehr, wofür die Buchstaben stehen und in meinem Skript finde ich das auch nicht, weil ich nicht weiß, wo ich suchen soll *g*
Diese Ergebnisse sind signifikant:
F (1,72) = 4.03, p = 0.05
F= 6.03, p= 0.02
Diese nicht:
F = 0.26, p = 0.60
F= 1.46, p= 0.37
F= 0.00, p= 0.23
F= 0.83, p= 0.99
F (1,72) = 0.19, p = 0.67
F (1, 72) = 3.71, p = 0.06
F (1, 72)= 1.24, p = 0.27
Warum denn bloß? Das eien Ergebniss mit 0.06 zB scheint mir da irgendwie nicht so recht in die unsignifikanten zu passen…herrjemine…
Der Wert p=0.05 ist eine (aus dubiosem Grund) gemachte Festlegung, ab wann eine Hypothese abzulehnen ist und errechnet sich aus einer Formel , die in etwa 1-F(?) lautet. Das grosse F steht hierbei für die Verteilungsfunktion der zu verwendenden Prüfgrösse (F-Verteilung, Gauss Verteilung,…)
Literatur: Taschenbuch der Statistik Voß
Taschenbuch der Mathematik Bronstein
Taschenbuch mathematischer Formeln Bartsch
und andere, die über F und p Grenzen ermitteln
Festlegung, ab wann eine Hypothese abzulehnen ist und
errechnet sich aus einer Formel , die in etwa 1-F(?) lautet.
Wenn Verena schreibt, daß das F bei 1 Zähler und 72 Nennerfreiheitsgraden 4,03 beträgt, dann erhälst Du ein p von 0,05, indem Du 1-F = 1-4,03 = -3,03 = 0,05 rechnest? Wenn Du vielleicht noch einmal in Deine Taschenbücher schaust, stellst Du fest, daß F z.B. die empirische Prüfgröße einer einfaktoriellen Varianzanalyse ist. Wenn dieses F größer als das vorher festgelegte Kriteriums-F ist, dann kann die Nullhypothese, daß alle Erwartungswerte gleich sind, mit Irrtumswahrscheinlichkeit 0,05 verworfen werden.
Das grosse F steht hierbei für die Verteilungsfunktion der zu
verwendenden Prüfgrösse (F-Verteilung, Gauss Verteilung,…)
Und die F-Verteilung ist keine Gauss-Verteilung. Allerdings besteht zwischen ihnen eine Beziehung.
Ich mach’s kurz: „Der Hund, der Eier legt“ Hans-Peter Beck-Bornholdt & Hans-Herrmann Dubben S.236 -> „3 Die WK für einen Irrtum kann man nicht berechnen, weil hierzu entscheidende Informationen fehlen[28]. Mit dieser Thematik beschäftigt sich unser nächstes Buch“ Prüfverteilung durch eine Formel die wie ‚1-F( )‘ aussieht. Das ? im ersten Beitrag steht hier mehr dafür, dass unsereins gerade keine Quelle mitsamt Beispiel angeben kann. Und in der Mathematik wird eine Stammfunktion mit F(x) gekennzeichnet. In der Statistik dasselbe Spiel: f(x) ist die Dichtefunktion, F(x) die Verteilungsfunktion von z.B. der Gauss-Verteilung, F-Verteilung, Weibull-Verteilung…
Aber ich entschuldige mich trotzdem, wenn ich mich irgendwie unverständlich ausgedrückt haben sollte.
Das 2. errechnet sich unter der Verwendung der
Prüfverteilung durch eine Formel die wie ‚1-F( )‘
aussieht. Das ? im ersten Beitrag steht hier mehr dafür, dass
unsereins gerade keine Quelle mitsamt Beispiel angeben kann.
Und in der Mathematik wird eine Stammfunktion mit F(x)
gekennzeichnet.
tja, das war von Dir mißverständlich ausgedrückt, denn das F, das Du meintest, ist etwas anderes als das F, das Verena berichtete. Aber Du meintest tatsächlich das Richtige.
Und ich bin mit der Technik der Statistik (naiv betrachtet:
Problemstellung - Formel - Ergebnis - Entscheidung) durchaus
vertraut. Angesichts des von mir gewählten Schwerpunkte mag
das vielleicht erstaunlich scheinen, ist angesichts der x von
mir bearbeiteten Bücher aber so
Tu Dir doch keinen Zwang an. Ich erkenne jetzt auch ohne diesen Rechtfertigungsversuch, daß Du ein paar Bücher gelesen hast.
Ich mach’s kurz: „Der Hund, der Eier legt“ Hans-Peter
Beck-Bornholdt & Hans-Herrmann Dubben S.236 -> „3 Die WK
für einen Irrtum kann man nicht berechnen, weil hierzu
entscheidende Informationen fehlen[28]. Mit dieser Thematik
beschäftigt sich unser nächstes Buch“
