SPSS-FORUM.DE

[hannah512]

Hallo zusammen,
ich hätte nochmal eine relativ simple Frage zur Absicherung.

Ich habe eine AV gemessen (Skala 1-7), dann randomisiert in zwei Gruppen aufgeteilt und jeweils nochmal gemessen.
Bei mir stehen in meinem Datensatz nun die einzelnen Werte (also z.B eine 3, ordinalskaliert). Daher hab ich 3x eine neue Spalte erstellt mit jeweils den Mittelwerten, um damit meine Tests (Normalverteilung, t-test,...) durchführen zu können.

1. Bei den beiden Gruppen sind dann ja jeweils die Hälfte der Werte fehlend. Macht es Sinn, diese zu einer zusammenzuführen? Welcher Proband in welcher Gruppe war, sehe ich am "sample split", also 1 oder 2.

2. Die drei neuen Variablen habe ich in der Variablenansicht wie folgt bearbeitet: Fehlerwert -77; Werte: 1=1, 2=2,...7=7 eingetragen, wie bei den icons. Sind das dann auch ordinalskalierte Variablen oder Skalen?

[ponderstibbons]

Ich verstehe bedauerlicherweise nicht, was Du gemacht hast und warum und worin die Frage besteht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[hannah512]

Okay, dann habe ich mich wohl undeutlich ausgedrückt, ich versuche es noch einmal.


Meine Hauptfrage ist die: Ich möchte einen Mittelwertvergleich durchführen und dafür auf Normalverteilung mittels Kolmogorov-smirnof-test prüfen, eigentlich ja relativ simpel.

ich habe 200 Probanden, die alle auf einer Skala von 1-7 ein paar Fragen beantwortet haben. Diese Antworten stehen als items in SPSS.

Dann habe ich die Pobanden in zwei Gruppen aufgeteilt, jeder Gruppe eine anderen Stimulus gegeben und nochmal die gleichen Fragen gestellt.
Diese Fragen sind aber nicht gleich kodiert in SPSS, also zB bei Gruppe 1 ist es Spalten v_20-30 und bei gruppe 2 v_30-40. Daher stehen zb bei einem Probanden, der in Gruppe 1 war, bei den Items v_ 30-40 fehlende Werte in jeder Spalte.

Jetzt habe ich, um weiterzurechnen, jeweils MEAN Mittelwerte aus v_20-30 und v_30-40 gebildet, also praktisch 2 neue Variablen erstellt (Mittelwert Gruppe 1, Mittelwert Gruppe 2), von denen jeweils beide keine Werte für die Items der anderen Gruppe hat.

Wenn ich diese beiden Mittelwertsvariablen zusammen auf Normalverteilung testen will, kommt eine Fehlermeldung. Einzeln geht es komischerweise. Daher habe ich sie jetzt mal zu einer umcodiert.

Ist das statistisch gesehen sinnvoll?

[ponderstibbons]

Meine Hauptfrage ist die: Ich möchte einen Mittelwertvergleich durchführen und dafür auf Normalverteilung mittels Kolmogorov-smirnof-test prüfen, eigentlich ja relativ simpel.

Für einen Mittelwertvergleich mittells t-Test (ich vermute, der ist gemeint?) ist es irrelevant, ob eine Variable in der Grundgesamtheit normalverteilt ist.
Allenfalls sollte die Variable in jeder der beiden Gruppen in der Grundgesamtheit normalverteilt sein. Bei ausreichender Stichprobengröße (ab ca. n > 30)
ist aber auch diese Annahme entbehrlich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons