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t-test??

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t-test??

Beitragvon ltb414 » 18. September 2011, 00:11

hey ich hab eine frage und bin schon statistisch verwirrt:-)

also ich hab da punktewerte im test 1 und test 2 -->
die vpn sind auch in positiv und negativ eingeteilt.
dann hätt ich gerne ob sich die mittelwerte der tests unterscheiden also vorher und nachher und das ganze bei den positiven und negativen
ich hoff da kennt ich irgendwer aus was ich meine und kann mir dann auch noch helfen:-)
wär super nett
ltb414
 

Re: t-test??

Beitragvon marioo25 » 18. September 2011, 08:48

Wenn ich dich richtig verstehe, dann sind dein Test 1 und Test 2 eigentlich Prä- und Posttest, dh eine Messwiederholung.

Um jetzt beides zu modellieren, die Veränderung über die Zeit und den Unterschied bzgl deiner Gruppen (positiv vs negativ) musst du eine mixed ANOVA berechnen.
UV = Gruppen
AV = die beiden Tests

Pfad: analysieren - allg lin Modelle - messwiederholung
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Re: t-test??

Beitragvon ltb414 » 18. September 2011, 17:36

okay - vielen dank!!!

noch ein problem:
wenn ich die differenz von den testwerten nachher - testwerte vorher ausrechne (in eine neue variable) testwerte diffferenz.
dann eine gruppenvariable eingebe - bestanden/nicht bestanden kann ich da dann einen
t-test bei unabhängigen stichproben rechnen? und wenn die voraussetzungen nicht gegeben sind einen u-test rechnen?
der kolmogorov soll ja nicht bei kleinen stichproben genommen werden, da eher ein histogramm; und wie streng ist das wenn die varianzen
nicht ganz homogen sind? also knapp signifikant - dann schon den u-test, oder?
vielen lieben dank!!!
ltb414
 

Re: t-test??

Beitragvon marioo25 » 18. September 2011, 20:15

UPDATE:
An sich kannst du auch den t-Test für unabhängige Stichproben mit den Differenzen berechnen. Du hast dann jedoch lediglich den Interaktionseffekt Gruppe X Messwiederholung abgebildet. Und weißt dann zB nicht zu welchem der beiden Messzeitpunkte sich die Gruppen nun sign. Unterscheiden, im ersten, zweiten oder in beiden.
Ich würde also eher die mixed ANOVA berechnen. Da kann man sich auch gleich schöne Gruppe X Messzeitpunkt Diagramme ausgeben lassen.

Ad NV
Der t-Test ist sehr robust bzgl der Verletzung d NV. wenn es keine gravierenden Ausreißer gibt, dann passt das schon.

Ad Varianzen
SPSS rechnet automatisch d t-Test f heterogene Varianzen (auch Welch-Test genannt) mit. Zweite Zeile im Output, dann einfach dieses Ergebnis interpretieren.
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