Kruskal-Wallis-Test paarweise Vergleich

T-Test, U-Test, F-Test sowie weitere Tests und Gruppenvergleiche aller Art mit SPSS.

Kruskal-Wallis-Test paarweise Vergleich

Beitragvon lena7845 » So 28. Jul 2024, 15:22

Hallo,

ich habe einen Kruskal-Wallis-Test durchgeführt, da ich 26 Gruppen miteinander vergleiche, die alle ziemlich unterschiedlich verteilt sind ( variiert von 1 Person bis 35 Personen pro Gruppe). Meine abhängige Variable ist intervallskaliert.
Nun weißt der Test eine Signifikanz von < 0,001 auf, jedoch zeigt bei dem paarweisen Vergleich keine Gruppe eine angepasste Signifikanz von unter 0,05 sondern nur die normale Signifikanz. Soweit ich das verstanden habe, muss jedoch aufgrund der mehreren Gruppen die angepasste Signifikanz betrachtet werden.

Nun meine Frage: Wie kann das möglich sein, dass die Nullhypothese laut des Tests verworfen werden soll und trotzdem kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen zu finden ist? Wie deute ich das und wie wäre da weitere Vorgehen?

Eine Antwort würde mir wirklich sehr weiterhelfen, da ich gerade meine Bachelorarbeit schreibe. Vielen Dank im Voraus
lena7845
 
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Re: Kruskal-Wallis-Test paarweise Vergleich

Beitragvon strukturmarionette » Mo 29. Jul 2024, 00:13

Hi,

26 Gruppen miteinander vergleiche

- Thema und Forschungsfragestellung(en)
- Zustandekommen der (Teil-)Stichproben

Gruß
S.
strukturmarionette
 
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Re: Kruskal-Wallis-Test paarweise Vergleich

Beitragvon lena7845 » Mo 29. Jul 2024, 12:14

strukturmarionette hat geschrieben:
- Thema und Forschungsfragestellung(en)
- Zustandekommen der (Teil-)Stichproben



Hi,

mein Thema ist die Markenloyalität und bei dieser Hypothese geht es um den Unterschied in der Markenloyalität zwischen verschiedenen Automarken. Die Hypothese lautet: "Es gibt einen Unterschied in der Markenloyalität zwischen den verschiedenen Automarken".

Die Teilnehmer der Umfrage haben also jeweils eine Automarke angegeben. Es waren insgesamt 191 Teilnehmer.
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Re: Kruskal-Wallis-Test paarweise Vergleich

Beitragvon ponderstibbons » Mo 29. Jul 2024, 18:10

Will man bei multiplen Tests das Risiko falsch-positiver Ergebnisse
begrenzt halten, dann wird die Schwelle für ein „signifikantes“
Ergebnis höher gesetzt. Hinzu kommt, dass der globale Test alle
Beobachtungen verwendet, die paarweisen Vergleiche nur
jeweils eine Teilmenge, was die statistische Power herabsetzt.

26 Gruppen sind 325 paarweise Vergleiche. Die Schwelle für
ein „signifikantes“ Ergebnis wird demnach sehr, sehr hoch
gesetzt worden sein.

Demnach kannst Du sagen, der Gruppierungsfaktor hängt
mit der AV zusammen, Du kannst aber nicht benennen,
welche Gruppen sich statistisch „signifikant“ voneinander
unterscheiden.

Wolltest Du denn tatsächlich ein Ergebnismuster aus 325 Tests
inhaltlich interpretieren?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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