Signifikant unterschiedliche Anzahl

[Max3443]

Hallo,
ich hätte nicht gedacht, dass ich mit so etwas simplen Probleme habe aber gut..
Ich habe 4 Versuchsgruppen die jeweils eine Ratingskale beatwortet haben.
Ich möchte als Kontrolle nur einen Skala-Wert = -1 untersuchen

Gruppe 1 hat diesen 16 mal angekreuzt
Gruppe 2 21 mal
Gruppe 3 29 mal
Gruppe 4 41 mal
Ich möchte lediglich wissen, ob die Unterschiede signifikant sind und auch zwischen welchen Guppen.
Sollte eigentlich kein Problem sein, vllt ist heute einfach nicht mein Tag

[bigben]

Es wäre hilfreich zu wissen, wieviel Mal jede Gruppe die Gelegenheit hatte, diesen Skalenwert anzukreuzen. Dann könnte man das vielleicht als Binomalexperiment betrachten. Man könnte eine Vierfeldertafel aufstellen und Binomialtests rechnen. Ohne das sind wir vielleicht in Poisson-Land...

LG,
Bernhard

[Max3443]

Es wäre hilfreich zu wissen, wieviel Mal jede Gruppe die Gelegenheit hatte, diesen Skalenwert anzukreuzen. Dann könnte man das vielleicht als Binomalexperiment betrachten. Man könnte eine Vierfeldertafel aufstellen und Binomialtests rechnen. Ohne das sind wir vielleicht in Poisson-Land...

LG,
Bernhard

```
Entschuldige, die Verteilung sieht folgendermaßen aus

> tally(data_reduziert$group)
X
EG1 EG2 EG3 KG
88 90 91 90

> tally(WN~group, data = data_reduziert)
group
WN EG1 EG2 EG3 KG
-1 16 21 29 41
1 6 3 0 0
2 12 6 4 1
3 11 14 3 3
4 31 35 24 21
5 9 3 9 10
6 2 5 6 7
7 1 3 16 7

Ich habe es so probiert mit chi square test:
> chisq.test(table(data_reduziert$group, data_reduziert$WN == "-1"))

Pearson's Chi-squared test

data: table(data_reduziert$group, data_reduziert$WN == "-1")
X-squared = 18.341, df = 3, p-value = 0.000374

aber ist das richtig? Auch möchte ich mit einem post hoc test wissen, zwischen welchen Gruppen ein signifikanter Unterschied besteht.chi.posthoc.test funktioniert jedoch nicht; gibt nur Blödsinn aus..
```

[bigben]

Hallo Max,

oben habe ich Vierfeldertabel geschrieben, das ist natürlich Quatsch, weil das eine Acht-Felder-Tafel werden soll. Sagen wir einfach Kontingenztabelle dazu.

Deine Teilnehmer haben sich also so oft für -1 entschieden:

Code: Alles auswählen

WN   EG1 EG2 EG3 KG
  -1  16  21  29 41

wobei sie so oft die Möglichkeit hatten, sich zu entscheiden:

Code: Alles auswählen

EG1 EG2 EG3  KG 
 88  90  91  90

Jetzt setz Dich mal mit Stift und Papier hin und überleg, wie die Kontingenztabelle dazu aussehen muss.
Das vergleichst Du dann mit dem Ergebnis Deines Codes

Code: Alles auswählen

table(data_reduziert$group, data_reduziert$WN == "-1")

und dann weißt Du doch, ob Du richtig gerechnet hast.

aber ist das richtig? Auch möchte ich mit einem post hoc test wissen, zwischen welchen Gruppen ein signifikanter Unterschied besteht.chi.posthoc.test funktioniert jedoch nicht; gibt nur Blödsinn aus..

Bei mir gibt das folgendes aus:

Code: Alles auswählen

> chi.posthoc.test
Fehler: Objekt 'chi.posthoc.test' nicht gefunden

Das ist doch kein Blödsinn. So eine Funktion gibt es in R nicht und deshalb kann R sie auch nicht finden. Wie fändest Du denn

Code: Alles auswählen

prop.test(x = c(16, 21), n = c(88, 90))

Letztlich ist das nur Syntaktischer Zucker, um einen Chiquadrattest durchzuführen. Man hätte Dein Problem oben auch so formulieren können:

Code: Alles auswählen

prop.test(x = c(16, 21, 29, 41), 
          n = c(88, 90, 91, 90))

LG,
Bernhard