Es sollte die Effektivität zwischen Trainingsmethode A und Trainingsmethode B in einer Sportart gemessen werden.
Da sich bei der gesamten Stichprobe eine signifikant (p = .04) höhere Effektivität bei Trainingsmethode A gegenüber Trainingsmethode B zeigt, möchte ich einzelne Gruppen innerhalb der Stichprobe genauer untersuchen.
Die folgenden VAR liegen vor:
VAR Geschlecht (männlich/weiblich)
VAR Expertise (erfahren/unerfahren)
VAR Trainingsmethode A (6-stufig; eine höhere Stufe bedeutet eine höhere Effektivität)
VAR Trainingsmethode B (6-stufig; eine höhere Stufe bedeutet eine höhere Effektivität)
Nach einem Aufteilen der Datei nach Geschlecht (Aufteilen bei Ausgabe nach männlich und weiblich) wendete ich wieder den t-Test für paarige Stichproben für die VAR Trainingsmethoden A und B an. Dabei zeigte sich, dass Frauen sehr signifikant (p = .005) bei VAR Trainingsmethode A gegenüber VAR Trainingsmethode B eine höhere Effektivität zeigen.
Aus einem t-Test für unabhängige Stichproben ergab sich allerdings vorher, dass Frauen im Vergleich zu Männern signifikant (p = .022) mehr Expertise in der Sportart mitbringen, die laut Theorie eine Effizienz positiv beeinflussen könnte.
Bei der VAR Expertise haben die Erfahrenen (also überwiegend Frauen) nur einseitig signifikant (p = .056) eine höhere Effektivität mit VAR Trainingsmethode A statt VAR Trainingsmethode B erzielt.
Nun stellt sich mir die Frage, mit welchem Testverfahren ich das am besten messe.
1. Unter anderem habe ich mich in die zweifaktorielle Varianzanalyse eingelesen. Das Problem besteht aber darin, dass die AV sich aus dem paarigen Vergleich von VAR Trainingsmethode A und B erst ergibt.
Ich hatte schon ausprobiert, ob ich ...
a) ... eine neue Variable berechne.
IF (Trainingsmethode A > Trainingsmethode B) Methode = 1.
IF (Trainingsmethode A <= Trainingsmethode B) Methode = 2.
Problem ist dabei der Verlust an Daten.
b) ... ich einfach VAR Trainingsmethode B raus lasse und nur VAR Trainingsmethode A als intervallskaliert nehme. Dann bietet das höhere Skalenniveau noch umfangreichere Daten, aber es fehlt der direkte Vergleich mit VAR Trainingsmethode B.
2. Da ich eine Feldstudie gemacht habe, ist es immer ratsam mögliche Störvariablen mittels einer "Partialkorrelation" zu entdecken. Hierbei stellt sich mir aber die Frage nach der Anordnung.
Im Vorfeld habe ich erstmal die bivariate Korrelation zwischen VAR Geschlecht und VAR Methode (vgl. Berechnung in 1. a)) überprüft.
Leider stellt sich hier das Problem: Obwohl es eigentlich 39 Frauen und 41 Männer gibt, zeigt SPSS mir keine Korrelation für die beiden Ausprägungen an, sondern direkt eine Korrelation von .297 für alle 80 Probanden. Natürlich ist keine Korrelation vorhanden, wenn auch die Männer mit einbezogen werden
Fazit
Es brauch nur auf das Verfahren eingegangen werden, das meine Problemstellung auch beantwortet:
Gegeben ist das Ergebnis, dass Frauen eine sehr signifikant höhere Effektivität bei Trainingsmethode A als bei Trainingsmethode B zeigen.
Wie kann ich am sinnvollsten die VAR Expertise mit einbeziehen? Ggf. als mögliche Störvariable?!
Mit freundlichen Grüßen und danke für die vielen hilfreichen Ratschläge hier im Forum,
Robin
