Frage zu Statistik-Interpretation (t-test vs Korrelation)?
Hallo Ihr Lieben,
Da ich in drei Tagen meine BA abgeben muss und immer noch an der Interpretation meiner Ergebnisse hänge bitte ich dringend um Hilfe (Meine Gutachter melden sich seit Tagen nicht bei mir zurück...).
Was bedeutet es wenn ich bei einem (einseitigen) t-test für die selben Variablen mehr signifikante Unterschiede erhalte als bei einer Korrelation mit genau den selben ( nur eine von 10)??Die Effektstärke bei den T-tests sind nur sehr schwach, kann es daher sein, dass diese Ergebnisse nur durch durch Zufallseinflüsse signifikant sind..?
Falls es wichtig zur Veranschaulichung ist:
Es geht bei dem t-test um die Frage, ob Menschen mit Krankheit X für die Gewöhnungsdauer an X (dazu neun einzelne Items) länger brauchen.
Bei der Korrelation ob die Krankheit X mit der Gewöhnungsdauer einen Zusammenhand hat.
Tausend Dank, falls jemand so nett wäre mir zu helfen!!
*Korrelation ist zweiseitig, also ungerichtet
Also vergleichst du bei deinen T-Tests kranke vs. nicht-kranke Leute hinsichtlich der Gewöhnungsdauer-Variablen?
Basiert die Korrelation auf alle Leute oder nur kranke?
Hi, die Korrelation ist zwischen beiden Gruppen (Kranke/ Nicht-Kranke)
3 Antworten
Eigentlich eine Nachfrage, aber als solche war der Text zu lang:
Irgendwas stimmt da nicht. Mit einem t-Test kannst Du ein Merkmal zwischen 2 Gruppen vergleichen (Kranke vs. Nicht-Kranke), mit einer Korrelation setzt Du 2 Merkmale innerhalb einer Gruppe in Bezug zueinander (Gewöhnungsdauer vs. Leidensdruck bei den Kranken)
Ich versteh nicht so ganz, was du genau wo "einsetzt". Mein Verständnis: du schaust dir für neun verschiedene Krankheiten jeweils die beiden Gruppen "Kranke" und "Nicht-Kranke" an. Einen t-Test kannst du dann leicht durchführen und der gibt dir in etwa an, wie wahrscheinlich Häufungen bei stark unterschiedlichen Werten auf Zufall zurückzuführen sind. Wie du mit diesem Modell eine Korrelation berechnest, verstehe ich aber nicht - dazu bräuchtest du in meinen Augen mindestens noch gleiche Gruppengrößen und eine Einteilung der Personen in Paare (d.h. jeder Kranke wird einem Nicht-Kranken zugeordnet und umgekehrt).
Mit einer Korrelation schaust du dir die Zusammenhänge deiner anvisierten Variablen entweder im Gesamt-Sample oder separat in Gruppen an. Nur der T-Test ermöglicht es dir die Bedeutsamkeit der Mittelwertunterschiede zwischen Gruppe X und Y zu berechnen - das kann der Korrelationskoeffizient nicht!