SPSS > "Gruppen" erstellen > Ttest

[paSChaDaHur]

Hi zusammen,

bin etwas Ratlos was mein Problem betrifft.

Folgendes: Ich hab Drei verschiedene Messzeitpunkte (t1,t2,t3) und Drei Variablen (v5,v6,v9) die Summe ergeben den Wert (statusquo).

Ich möchte mit SPSS einen Ttest machen, indem ich die MZPs t1>t2, t1>t3, t2>t3 vergleiche.

Ich schaff es nicht, die Werte t1 und t2 zu teilen und dann einen Ttest zu machen... am besten mit Syntax, weil ich grad dabei bin mich dort einzulernen.

Kennt sich jemand damit aus der mir vielleicht kurz helfen könnte?

Danke!

 

[Bootdiskette]

nimm Stata wenn du kannst, SPSS ist eine Qual.

rein vom topic her bist du außerdem im mathe/physik/etc. forum besser aufgehoben glaube ich.
grundsätzlich gesehen müsstest du deine tests so anlegen, dass t1-t2=0 getestet wird. damit das statistisch korrekt ist, musst du jedoch zuerst überprüfen ob deine variablen überhaupt normalverteilt sind, ansonsten darfst du den t-Test nicht anwenden, weil die voraussetzungen für ihn nicht gegeben sind, und die ergebnisse folglich groben unsinn ergeben können. d.h. erst einen chi^2- oder KS-Test.
mit SPSS konkret kann ich dir leider nicht weiterhelfen.

 

[zNaKe]

Was & warum willst du denn da was teilen?

Einfach immer paarweise t-Test (für verbundene Stichproben), zuerst mit v5 und v6, dann mit v5 und v9 usw.

Btw falls keine NV vorliegt, kann du mittels ZGWS einfach die metrische Variable auf NV transformieren. Kannste mit Kolmogorov-Smirnov testen oder einfach mal plotten. Chi^2 ist ein Test auf Gleichverteilung, der ist hier egal.

Übrigens liefert der t-Test auch gute Ergebnisse, wenn keine Normalverteilung vorliegt. Nur andere Tests können in dem Fall eine höhere asymptotische relative Effizienz haben, z.B. Wilcoxon.

 

[Bootdiskette]

najaaa
hier ist ein problem dass "chi^2" auch für einige verschiedene tests verwendet wird. davon ist einer eben auch ein test auf normalverteilung dessen prüfgröße chi^2-verteilt ist. dass man den t-test anwenden kann, auch wenn keine normalverteilung gegeben ist ist klar. von der statistischen seite her ist es aber falsch. genau so wie man auch einen nagel mit einer zange in die wand hauen kann. man kann, aber es kommt häufig murks bei rum.

 

[zNaKe]

Beim Chi²-Anpassungstest hast du oftmals ein Problem wegen der Verfälschtheit. Außerdem ist er asymptotisch, d.h. erst bei einem großen StiPro-Umfang zu gebrauchen. Ich würde hier mit grafischen Hilfsmitteln arbeiten und mit Kolmogorov-Smirnov testen.

Der Vergleich mit der Zange hinkt hier total. Bei vielen Verteilungen hat der t-Test einfach die höchste Effizienz und ist allen anderen Tests überlegen, deshalb kann man ihn oftmals auch bei einer nicht-normalverteilten StiPro anwenden. Wenn man keinen Hammer und nichts besseres als ne Zange hat, muss man diese eben benutzen.

Aber die Diskussion ist sowieso egal. Transformiere die Variablen mit dem Zentralen Grenzwertsatz, dann hast du Normalverteilung und fertig.

 

[paSChaDaHur]

wow, dass darauf noch jemand antwortet hätte ich nicht gedacht.
Normverteilung liegt vor, sind schon gewertete Daten die ich nur aneinander nochmal vergleichen möchte. Hab nur SPSS am start, wurde extra für mich besorgt.

 

[Bootdiskette]

auch wenn damit das problem geklärt wäre:
wie willst du (znake) mit dem ZGWS eine variable in die normalverteilung überführen? der ZGWS sagt nur, dass eine summe von nicht normal- aber iid-verteilten stationären variablen irgendwann gegen die standardnormalverteilung (+zentrierung/normierung) konvergiert, wenn das sample gegen unendlich viele beobachtungen geht.
wir haben hier aber nur drei.
meinen wir gerade vielleicht komplett verschiedene dinge?

 

[zNaKe]

wie willst du (znake) mit dem ZGWS eine variable in die normalverteilung überführen?

Sei X eine Variable mit Ausprägungen x_1,...,x_n. Wenn ich diese Ausprägungen durch den ZGWS jage (es gibt btw mehrere davon), dann erhalte ich Werte y_1,...,y_n. Diese Werte sind dann standardnormalverteilt. Warum? Weil ich den MW davon abziehe und mit der Varianz normiere.

Kannst du mit SPSS ganz easy über die z-Transformierte berechnen.

Ich weiß das klingt jetzt verrückt, aber es funktioniert wirklich. Was meinst du wieso so viele Stochastik-Profs diesen als ihren Lieblingssatz bezeichnen...

Wenn Du möchtest, kann ich Dir auch noch entsprechende Literatur schicken, wenn ich wieder auf der Arbeit bin.

 

[Bootdiskette]

nene... musst du nicht, ich habe dich durchaus richtig verstanden.
was du vorgeschlagen hast ist einfaches normieren und zentrieren der variable. dadurch kannst du eine N(mü,sigma) verteilte variable zu einer N(0,1) verteilten machen. sprich: du normierst die standardabweichung auf das intervall [0,1] und zentrierst die verteilung um die null. die verteilung an sich wird dadurch nicht beeinflusst.
der ZGWS besagt, dass die SUMME von verschiedenen IID-verteilten variablen gegen eine normalverteilung konvergiert. das ist etwas anderes als das was du meinst.

 

[zNaKe]

Es gibt mehrere ZGWS, wir meinen scheinbar verschiedene (von deinem hab ich nämlich auch schon mal gehört). Ich bin mir relativ sicher, dass das funktioniert, wie ich es erklärt habe. Werde es aber das nächste mal nochmal überprüfen, wenn ich das anwenden muss. Bislang immer in SPSS mit z-Transformierte speichern und dann die Dichte geplottet, die halt aussah wie eine NV.

 

[Bootdiskette]

gut, ich warte gespannt.

 

[zNaKe]

Am besten du antwortest hier in nem halben Jahr nochmal. Bis dahin hatte ich das Problem garantiert mal wieder

Wenn man sich das mal überlegt, sollte es aber auch klar sein. Und durch Google kriegt man eigentlich auch relativ schnell paar brauchbare Links.

 

[Bootdiskette]

nun, ich möchte nicht unhöflich sein, aber ich zweifle einfach daran was du behauptest. Ich bin mitnichten der größte Statistikchecker auf der Welt, kann aber doch schon ein wenig. Und wenn es so einfach wäre, jede beliebige Zufallsvariable in eine Standardnormalverteilte zu transformieren, dann frage ich mich, warum es überhaupt mehr als die Standardnormalverteilung gibt. Es hat ja schon seinen Grund weswegen es Normal/Gauß-, t-, ChiQuadrat-, Cauchy-, F-, Pareto-, und noch bestimmt 100 andere Verteilungen gibt von denen ich noch nie etwas gehört habe. Gäbe es die Transformationsmöglichkeit wie von dir beschrieben, wären sie überflüssig.

 

[FORYOUITERRA]

falsches forum.
außerdem saugt deine methode. multiple paarweise vergleiche. lach. entweder alles simultan oder bonferroni korrektur.

den zgws will ich übrigens auch gerne sehen, der meine endlich vielen variablen direkt mal in ne standardnormalverteilung transferiert.

 

[Bootdiskette]

naja, was die methode angeht wissen wir ja nicht ob F-Test oder paarweiser t-Test das richtige ist, weil der TE nicht schrieb was das Ziel ist. Vielleicht will er ja tatsächlich nur wissen ob t1 != t2 usw. und der Alphafehler ist ihm egal

 

[FORYOUITERRA]

du hast das prinzip des testens aber schon verstanden?
der alphafehler egal nur das ergebnis wichtig?

 

[Bootdiskette]

ich geb dir einen tip: es war ironie. smilies dienen dafür manchmal als indikator.