Vielen Vielen Dank! DU erklärst das so gut und bist der einzige der es auf Deutsch erklärt. DU rettest mir echt damit meine Modulprüfung ohne dich wäre ich aufgeschmissen... Wünschte ich könnte dir etwas dafür geben :)
Sehr informatives und hilfreiches Video, vielen Dank! Ich hätte eine Frage, weil ich genau ähnliches Beispiel habe. Also, ich habe zwei Gruppen: 0 und 1 und 1 hat den höheren Mittelwert und das entspricht auch meiner Hypothese, dass die AV höheren Mkttelwert für 1 im Vergleich zu 0 hat. Aber wieso zeigt sich cohen's d beim t-Test mit negativem Zeichen, obwohl der Effekt positiv sein sollte? Ist das wegen der Nichtnormalverteilung der Daten. Ich habe wie gesagt ähnliche Daten und auch nicht normalverteilt und deswegen habe ich auch Mann-Whitney-U-Test verwendet und bei diesem Test ist die Korrelation positiv wie im Video. Aber ich frag mich wirklich warum die Mittelwertsunterschiede negativ ausfallen und Effektstärke auch. Wird der höhere Mittelwert von dem niedrigen substrahiert?
Ich habe es tatsächlich inzwischen aufgegeben, mir zu merken, in welche Richtung verschiedene Statistikprogramme den t-Test durchführen, welche Gruppe also von welcher abgezogen wird. Ich gucke auf die deskriptiven Daten (Mittelwerte beider Gruppen), berichte dass Gruppe X höher als Gruppe Y und dazu den t-Test ohne neg. Vorzeichen.
@@RegorzStatistikVielen Dank für die Antwort. Das habe ich genauso gemacht. Gruppe 1 vs. 0 hatte tatsächlich den höheren Mittelwert bei den deskriptiven Statistiken, was meiner Hypothese entspricht. Die p-Werte für beide Tests waren auch signifikant. Der Mittelwertsunterschied und Cohen's d habe ich ohne neg. Vorzeichen interpretiert. Bzgl. des Mann-Whitney-U-Test ist der Mittelwertsunterschied beim Output nicht der tatsächliche Mittelwertsunterschied und deswegen habe ich einfach den Mittelwertsunterschied vom t-test berichtet aber ohne neg. Vorzeichen und die Rank biseral korrelation habe ich wie Cohen's d interpretiert, wie stark der Effekt ist.
Vielen Dank für das sehr informative Video! Ich hätte eine Frage zu der Hypothesis-Funktion beim t-Test: Wenn ich davon ausgehe, dass eine Gruppe höhere Werte hat als die andere, woher weiß ich, welche meiner Gruppen "group 1" und welche "group 2" ist?
Die Punktbiseriale Rangkorrelation ist ein Zusammenhangsmaß zwischen einer binären Variable (hier: Gruppenzugehörigkeit) und einer Rangvariable (hier die AV). Interpretieren würde ich sie analog zur normalen Korrelation (ohne dass ich dafür eine Quelle benennen könnte), insofern wäre ein Korrelation über .50 ein starker Effekt.
Ganz lieben Dank! Wenn du einen Link zum Kaffeespenden hast, würde ich dir gerne etwas zukommen lassen. Angenommen ich bestehe morgen. Wenn nicht, wälse ich es natürlich auf dich ab! :P
Vielen Vielen Dank! DU erklärst das so gut und bist der einzige der es auf Deutsch erklärt. DU rettest mir echt damit meine Modulprüfung ohne dich wäre ich aufgeschmissen... Wünschte ich könnte dir etwas dafür geben :)
Vielen Dank für dieses sehr motivierende Feedback!
Danke, Danke, Danke!!!
Sehr informatives und hilfreiches Video, vielen Dank! Ich hätte eine Frage, weil ich genau ähnliches Beispiel habe. Also, ich habe zwei Gruppen: 0 und 1 und 1 hat den höheren Mittelwert und das entspricht auch meiner Hypothese, dass die AV höheren Mkttelwert für 1 im Vergleich zu 0 hat. Aber wieso zeigt sich cohen's d beim t-Test mit negativem Zeichen, obwohl der Effekt positiv sein sollte? Ist das wegen der Nichtnormalverteilung der Daten. Ich habe wie gesagt ähnliche Daten und auch nicht normalverteilt und deswegen habe ich auch Mann-Whitney-U-Test verwendet und bei diesem Test ist die Korrelation positiv wie im Video. Aber ich frag mich wirklich warum die Mittelwertsunterschiede negativ ausfallen und Effektstärke auch. Wird der höhere Mittelwert von dem niedrigen substrahiert?
Ich habe es tatsächlich inzwischen aufgegeben, mir zu merken, in welche Richtung verschiedene Statistikprogramme den t-Test durchführen, welche Gruppe also von welcher abgezogen wird. Ich gucke auf die deskriptiven Daten (Mittelwerte beider Gruppen), berichte dass Gruppe X höher als Gruppe Y und dazu den t-Test ohne neg. Vorzeichen.
@@RegorzStatistikVielen Dank für die Antwort. Das habe ich genauso gemacht. Gruppe 1 vs. 0 hatte tatsächlich den höheren Mittelwert bei den deskriptiven Statistiken, was meiner Hypothese entspricht. Die p-Werte für beide Tests waren auch signifikant. Der Mittelwertsunterschied und Cohen's d habe ich ohne neg. Vorzeichen interpretiert. Bzgl. des Mann-Whitney-U-Test ist der Mittelwertsunterschied beim Output nicht der tatsächliche Mittelwertsunterschied und deswegen habe ich einfach den Mittelwertsunterschied vom t-test berichtet aber ohne neg. Vorzeichen und die Rank biseral korrelation habe ich wie Cohen's d interpretiert, wie stark der Effekt ist.
Vielen Dank für das sehr informative Video! Ich hätte eine Frage zu der Hypothesis-Funktion beim t-Test: Wenn ich davon ausgehe, dass eine Gruppe höhere Werte hat als die andere, woher weiß ich, welche meiner Gruppen "group 1" und welche "group 2" ist?
Ich denke "group 2" ist die Gruppe mit dem höheren Wert auf der Gruppierungsvariable. (z.B. m = 1, w = 2 - dann wäre w "group 2").
@@RegorzStatistik Vielen Dank!! :)
Was heißt in diesem Fall die 0,555 ? Also was sagt die Effektstärke aus ?
Die Punktbiseriale Rangkorrelation ist ein Zusammenhangsmaß zwischen einer binären Variable (hier: Gruppenzugehörigkeit) und einer Rangvariable (hier die AV). Interpretieren würde ich sie analog zur normalen Korrelation (ohne dass ich dafür eine Quelle benennen könnte), insofern wäre ein Korrelation über .50 ein starker Effekt.
Ganz lieben Dank! Wenn du einen Link zum Kaffeespenden hast, würde ich dir gerne etwas zukommen lassen. Angenommen ich bestehe morgen. Wenn nicht, wälse ich es natürlich auf dich ab! :P
Dann viel Erfolg morgen!