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Hallo,

Ich habe zwei Variablen, die jeweils die Nutzungshäufigkeit eines Mediums messen (Radio und Fernsehen, jeweils nie-selten-gelegentlich-oft-sehr oft). Als dritte Variable habe ich Altersgruppen der Befragten (12-19, 20-29 etc.). Nun möchte ich testen, ob die Radio- bzw- TV-Nutzung einer bestimmten Altersgruppe (12-19) signifikant höher oder niedriger als bei den übrigen Befragten ist.
Wie gehe ich hierbei am besten vor?

Vielen Dank schonmal!

Hi,

Radio und Fernsehen,

- jeweils eine Spearman Korrelation

Gruß
S.

...außer, wenn die andere Lesart gilt, dass tatsächlich immer nur Alter 12-19 gegen alle anderen getestet werden soll. In dem Fall die Variable "Alter" duplizieren (mit Variable berechnen oder einfach copy&paste). Und dann die duplizierte Variable mit RECODE so umkodieren, so dass es nur noch 2 Gruppen gibt (unter 20 und ab 20). Gruppenvergleich dann mit dem U-Test.

ponderstibbons hat geschrieben:Gruppenvergleich dann mit dem U-Test.

Ich habe eine neue Altersvariable erstellt, die nur zwei Eigenschaften enthält: 1 für alle Personen bis 19 und 2 für Personen ab 19 Jahren. Dann habe ich einen U-Test durchgeführt. Hierbei kann ich aber dennoch sofern ich das richtig sehe nur erkennen, ob das Alter signifikant mit der TV-Nutzung zu bzw. abnimmt. Aber nicht speziell für die beiden Altersgruppen getrennt. Müsste ich hierzu zwei einzelne Altersvariablen erstellen und dann den U-Test für beide durchführen? Oder sehe ich das falsch...?

Hierbei kann ich aber dennoch sofern ich das richtig sehe nur erkennen, ob das Alter signifikant mit der TV-Nutzung zu bzw. abnimmt.

Der U-Test widmet sich der Frage, ob die TV-Nutzung in der einen Alters-Gruppe
höher ist als in der anderen.

Aber nicht speziell für die beiden Altersgruppen getrennt. Müsste ich hierzu zwei einzelne Altersvariablen erstellen und dann den U-Test für beide durchführen? Oder sehe ich das falsch...?

Ich muss gestehen, ich weiß nicht worauf Du abhebst.

Mit freundlichen Grüßen

P.

ponderstibbons hat geschrieben:

Ich muss gestehen, ich weiß nicht worauf Du abhebst.

Sorry, vielleicht habe ich mich falsch ausgedrückt oder aber liege mit dem Test falsch. Ich möchte nach der Auswertung etwa folgende Aussage machen können (sofern dies der Fall ist): "Die TV-Nutzung liegt bei den bis 19 Jährigen signifikant niedriger als bei den übrigen Teilnehmern. Der Unterschied der Mittelwerte zwischen TV- und Zeitungsnutzung ist in der Alterklasse der bis 19jährigen (nicht)/signifikant."

Du kannst keine Aussagen über Mittelwerte treffen, weil Du ordinale Messungen hast.

Wenn Du den Unterschied zwischen zwei Messungen innerhalb der Gruppe bis 19 Jahren
testen willst, dann musst Du die Fälle dieser Altersgruppe auswählen und ein Verfahren
für abhängige Messungen auf dem Ordinalskalenniveau verwenden, nächstliegend den
Vorzeichentest.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Ok, vielen Dank.
Eine Frage noch: Wieso muss ich einen U-Test einen keinen T-Test machen. Beide Alters-Gruppen bestehen aus über 500 Personen und somit könnte prinzipiell Normalverteilung angenommen werden. Ist der T-Test aufgrund der Skalierung (täglich, 4-6mal pro woche, 2-3mal pro Woche ... nie) nicht möglich? Muss diese Häufigkeitsskala ordinal skaliert werden? Geht der T-Test also nur, wenn genaue Zahlen angegeben werden (z.B. Nutzungsstunden pro Tag)?

Beide Alters-Gruppen bestehen aus über 500 Personen und somit könnte prinzipiell Normalverteilung angenommen werden.

Selbst wenn die Variable intervallskaliert wäre, könnte bei 500 Personen keine prinzipielle
Normalverteilung angenommen werden. Nichtnormal bleibt nichtnormal, egal ob 10, 100
oder 1000 Probanden. Es ist bei großen Stichproben hingegen sichergestellt, dass die
Mittelwertsdifferenzen zwischen den Unterstichproben (Gruppen) normalverteilt sind,
und damit ist der t-Test zuverlässig.

Aber Deine Auswertung betrifft das sowieso nicht, denn:

Ist der T-Test aufgrund der Skalierung (täglich, 4-6mal pro woche, 2-3mal pro Woche ... nie) nicht möglich? Muss diese Häufigkeitsskala ordinal skaliert werden?

Ja, das ist eine ordinale Skala, bei der kein t-Test gerechnet werden kann.

Geht der T-Test also nur, wenn genaue Zahlen angegeben werden (z.B. Nutzungsstunden pro Tag)?

Schon eher.

Mit freundlichen Grüßen

p.