Hallo, danke für dein Lob! Beim Kruskal-Wallis-Test sollte die Testvariable >mindestens< ordinalskaliert sein, sie kann aber auch metrisch sein. Beispielsweise kann bei Verstoß gegen Voraussetzungen bei der einfaktoriellen ANOVA dann auf den Kruskal-Wallis-Test ausgewichen werden - eine pauschale Rechnung ist aber auch problemlos möglich. Viele Grüße, Björn.

Im Rahmen meines Studiums habe ich 2005 mit Java einen Zufallsgenerator für Datensätze zum Trainieren neuronaler Netze programmiert. Die zufällig generierten Daten stammen folglich größtenteils aus dieser Zeit und wurden nur zweimalig geringfügig überarbeitet (2010: Spalte O, 2018: Spalte P, Q, R). Abgesehen davon geht es in dem Video darum, die Technik zum Finden von Duplikaten in Excel zu demonstrieren. Viele Grüße, Björn.

Hallo Leoni, in dem Fall würdest du bei der Korrelation einseitig auswählen. Wichtig: wenn das Vorzeichen des Pearson-Korrelationskoeffizient nicht mit deiner Hypothese übereinstimmt, also positiv ist, musst du deine Hypothese eines negativen Zusammenhanges verwerfen. Viele Grüße, Björn.

Hallo, leider nicht direkt. Du kannst einen Tabstopp vor den Ziffern 1-9 einfügen, der 0,11 breit ist. Dann sind die einstelligen Fußnoten auf Höhe der zweistelligen. Bei den zwei- zu dreistelligen müsste es dann etwas mehr sein. Viele Grüße, Björn.

Das freut mich zu hören! Viele Grüße, Björn.

Hallo Leni, man sollte eher die absoluten Häufigkeiten bei Tests verwenden. Da es sich um Zählungen von Merkmalskombinationen handelt, klingt das für mich eher wie ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest mit Geschlecht und Frühstück als die zu prüfenden Variablen. kzbin.info/www/bejne/g2GuZZSsa7yhl8U Allerdings erhält man damit nur eine Aussage, ob es irgendwo in der Kreuztabelle Unterschiede gibt und post-hoc-Tests zeigen nur, ob die erwarteten und beobachteten Häufigkeiten INNERHALB der Zelle abweichen. Eventuell wäre daher ein Binomialtest hilfreich, aber nur auf Personen mit Frühstück bezogen - Vergleich Mann-Frau. Viele Grüße, Björn.

@@StatistikamPC_BjoernWalther Das ergibt Sinn. Sag mal, bietest du an, die Berechnung individuell zu erklären? Ich schreibe meine BA in Ernährungswissenschaften und brauche Hilfe bei der Auswertung. Ich suche niemanden, der das für mich macht, sondern mir erklärt, wie ich es selbst mache.

Freut mich, wenn dir meine Inhalte helfen! Viele Grüße und viel Erfolg weiterhin, Björn.

Hallo und danke für dein Lob! Grundlegend ist deine H1 aufgrund des totalen Effektes bekräftigt. Allerdings zeigen deine H2 und H3 ein sehr viel detailliertes Bild, wie die Beziehung von UV und AV zustandekommt, nämlich über M1 und M2. Von daher kannst du AUCH H2 und H3 bekräftigen. Streng genommen würde man H2 und H3 bei dir auch als Unterhypothesen H1a und H1b bezeichnen können, weil du ja im Vorfeld bei der Planung schon von den indirekten Effekten ausgegangen bist. Viele Grüße, Björn.

Danke, Nils! Dir auch weiterhin viel Erfolg in Schule und vielleicht auch irgendwann Studium - da hören wir uns wieder auf diesem Kanal. ;-) Viele Grüße, Björn.

Danke für das Lob! Viele Grüße, Björn.

Hallo, das geht leider nicht so einfach, siehe en.wikipedia.org/wiki/Levene%27s_test#Definition Es ist daher empfehlenswert eine vorprogrammierte Routine zu verwenden, z.B. in SPSS oder R, um exakte Ergebnisse sicherzustellen. Viele Grüße, Björn.

Freut mich, wenn es geholfen hat! 🙂 Viele Grüße, Björn.

Hallo, um es kurz zu fassen, leider Nein. Bland Altman-Plots gibt es nicht als fertige Vorlage in SPSS. Viele Grüße, Björn.

Danke fürs Feedback zu meiner kleinen Anleitung zum SVWERWEIS() in Excel. :-) Viele Grüße, Björn.

Hallo Liv, das geht leider nicht mit wenigen Klicks und man muss dazu die Datengrundlage entsprechend manuell zusammenfassen. In Excel wiederum ginge das recht leicht, siehe dazu mein etwas älteres Video und die direkt verlinkte Stelle: kzbin.info/www/bejne/aqbXpWB6eMSna68si=_x5ryGDfqycEeMfy&t=272 Viele Grüße, Björn.

Danke für das Lob! :-) Viele Grüße, Björn.

Hallo, wie man auf dem ipad Seitenzahlen ab Seite 3 in Word einfügt, kann ich leider nicht sagen, da ich die Oberfläche nicht kenne. Vermutlich ist es aber relativ ähnlich. Viele Grüße, Björn.

Hallo Magdalena, freut mich zu hören, dass dir meine Videos helfen und du sie weiterempfiehlst. :-) Über meine Homepage und deren Inhalte bist du ja sicher auch schon gestolpert. ;-) Viele Grüße und viel Erfolg weiterhin! Björn

Freut mich, wenn es geholfen hat! :-) Viele Grüße, Björn.

Hallo, normalerweise sollte es 1:1 funktionieren. Was für eine Word-Version bzw. Office-Version hast du im Einsatz? Viele Grüße, Björn.

@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, danke für deine Nachricht. Ich habe versucht herauszufinden, welche Word-Version es ist, war aber nicht erfolgreich. Kannst du mir sagen, wo ich die Versionsnummer bei Microsoft Office 356 sehen kann?

Hallo Florian, welche Methode der Aufnahme der Prädiktoren verwendest du? Gibt es evtl. Prädiktoren, die durch andere Prädiktoren perfekt abgebildet werden können oder eine Linearkombination darstellen? Letzteres trifft meist auf Dummy-Variablen zu, wenn keine Referenzkategorie ausgelassen wird. Viele Grüße, Björn

@@StatistikamPC_BjoernWalther Hi Björn, viel vielen Dank für deine schnelle Antwort. Tatsächlich handelt es sich im Dummy Variablen die sich gegenseitig ausschließen. Wie gebe ich den Einfluss der ausgeschlossenen Variable denn am besten an? Und dann habe ich noch eine zweite Frage und vielleicht kannst du mir helfen: Ich möchte ein Matching durchführen anhand von Scores und dann wiederum schauen, welche Gruppe besser abschneiden. Das Ergebnis ist ebenfalls eine Dummy Variable.

Hallo Florian, du siehst immer nur den Unterschied zwischen dem ausgeschlossenen Dummy und den jeweils im Modell befindlichen Dummys. Du kannst die Dummys beliebig durchtauschen bzgl. Referenzkategorie -das Modell bleibt identisch, du erfährst aber die anderen Unterscheide. Die 2. Frage verstehe ich nicht ganz. Du möchtest deine Stichprobe in 2 Teile splitten und eine Gruppenvariable soll dies abbilden? Viele Grüße, Björn.

Hallo Katharina, leider gibt es das auch in der aktuellen Version 29 nicht. :-/ Viele Grüße, Björn.

@@StatistikamPC_BjoernWalther Schade. Aber vielen lieben Dank für deine schnelle Antwort!

Hallo, du müsstest in der Variablenansicht eine neue Variable haben die $filter heißt. Nach der kannst du sortieren, indem du in der Datenansicht per Rechtsklick auf diese Variable sortieren kannst. Vorher dran denken, dass du eine laufende Nummer haben solltest, falls du die vorherige Sortierung wieder herstellen möchtest. Viele Grüße, Björn.

Hallo Sabrina, ich habe das mal versucht, Geraden im Blasendiagramm einzufügen, scheint aber in Excel ledier nicht zu funktionieren. :-/ Viele Grüße, Björn.

@@StatistikamPC_BjoernWalther Hallo Björn, schade, aber vielen Dank für die Antwort :)

Hallo, das Thema Imputation ist in meinen Augen ein schwieriges. Ich verstehe die Motivation dahinter, allerdings ist die Wahrscheinlichkeit den "richtigen" Wert zu treffen geringer als umgekehrt. Da helfen wahrscheinlich auch die elaboriertesten Methoden nichts. Viel interessanter ist doch an der Stelle, warum überhaupt Werte fehlen. Gab es keine Messung/wurde die Frage bewusst nicht beantwortet? Wurde sie vielleicht versehentlich nicht beantwortet, usw. Kurzum: gibt es systematische Gründe für das Fehlen von Werten? Fehlende Werte durch plausible Werte zu ersetzen, die unter anderem mit Hilfe der beobachteten Werte des gleichen Datensatzes geschätzt werden können, halte ich persönlich für schwierig, denn niemand kann mit Sicherheit sagen, ob die Annahmen, die zur Imputation getroffen werden, überhaupt sinnvoll sind. Man holt sich da sehr schnell einen bias in die Daten. Mean-Imputation ist ein schönes Beispiel, wie unsinning manche Annahmen sein können. Viiele Grüße, Björn.

Es ging "nur" um ein Abbildungsverzeichnis, aber danke für dein Lob! ;-) Viele Grüße, Björn.

Freut mich, danke! Viele Grüße, Björn.

Gern geschehen! :-) Viele Grüße, Björn.

Das freut mich zu hören! :-) Viele Grüße, Björn.

Lol. Habs gerade gefunden...😅

Man hätte auch umständlich mit SPSS die Codierung der Gruppen umdrehen können, aber ich glaube so viel Langeweile hat niemand, der ein Populationsdiagramm erstellen möchte. ;-) Viele Grüße, Björn.

@@StatistikamPC_BjoernWalther danke für die Reaktion ^^ es ist beruhigend zu wissen, dass da jemand am anderen Ende ist! Für den Fall, dass jemand anderes in das problem rennt: Im bearbeitungsmodus der Grafik muss man auf der grafik rechtsklicken und dann 'Eigenschaften' auswählen. In dem Fenster, dass dann aufgeht kann man dann unter 'Kategorien' die Reihenfolge ändern. Ich hab eine halbe Stunde gebraucht um da drauf zu kommen... Spss ist so bedienerfreundlich wie eine Herde Zebras, die man versucht zu domestizieren. Zebras wollen einfach nicht geritten werden und sie tun alles um dich abzuwerfen. Edit: vergessenes Wort hinzugefügt.

Danke für dein Feedback, speziell inhaltlich noch mal zur Umkehrung der Reihenfolge beim Populationsdiagramm. SPSS ist schon speziell, für viele aber tatsächlich der beste Einstieg, weil zur Bedienung nicht nur Syntax notwendig ist, aber man als Fortgeschrittener mit Syntax wiederum sehr schnell und effizient arbeiten kann und auch die wesentlichen Analysen abgedeckt sind. #Rnumber1 ;-) Viele Grüße, Björn.

Hallo Worschula, danke für dein Lob! Zu deiner Frage: In einem Kruskal-Wallis-Test bzw. generell jedem Test wäre das für mich in jedem Falle ein beachtenswerter Unterschied bzw. Effekt. Nach u.a. Wasserstein/Lazar (2019) greift es ja zu kurz, sich strikt an 0,05 oder anderen (beliebig) gesetzten Grenzen zu orientieren ("Don’t base your conclusions solely on whether an association or effect was found to be “statistically significant” (i.e., the p-value passed some arbitrary threshold such as p < 0.05)."). Zudem sinkt der p-Wert automatisch wenn du N erhöhst (sofern ein Effekt verschieden von 0 exisitert). Mit diesen beiden Argumenten und evtl. auch "Thoughtfulness Through Context and Prior Knowledge" (Wasserstein/Lazar) lässt sich das insgesamt rechtfertigen, den von dir beobachten Gruppenunterschied bei den post-hoc-Tests als "signifikant" (besser: "hinreichend kleiner p-Wert) zu beurteilen. Viele Grüße, Björn.

Danke für dein Lob, Claudia! Freut mich, wenn dir meine Videos helfen konnte. 🙂 Viele Grüße, Björn.

Hallo, sind denn deine Gruppen *in etwa* gleich groß? Wenn ja, kannst du die Varianzhomogenität bei der gemischten ANOVA vernachlässigen. Wenn sie ungleich sind, sehe ich spontan nur eine nicht parametrische gemischte ANOVA, allerdings nicht in SPSS, sondern ARTool in R. Viele Grüße, Björn.

@@StatistikamPC_BjoernWalther leider nicht wirklich. Es sind kleine Gruppen mit 2 bis 5 Personen. Das ist ja teilweise mehr als doppelt so viel, deshalb wäre ich nicht von etwa gleich groß ausgegangen 😅

Oha, das sind aber wirklich sehr kleine Gruppen. Hattest du im Vorfeld eine Mindeststichprobengröße geschätzt? Mit so kleinen Gruppen wirst du vermutlich nur sehr große Effekte - wenn überhaupt - entdecken können. Viele Grüße, Björn.

@@StatistikamPC_BjoernWalther ja 😅 der Großteil der Auswertung bezieht sich auf die gesamte Gruppe, aber es sind Gruppenarbeiten gemacht worden, deshalb gibt es 14 Kleingruppen und die Frage ist nun, ob die Zuordnung zu einer dieser Gruppen Einfluss hatte. Eigentlich sollten auch alles 4er Gruppen sein, aber wie Probanden so sind, hat das in der Umsetzung nicht funktioniert... Ene Mindeststichprobengröße wurde im Vorfeld nicht geschätzt.

Im Rahmen der gemischten ANOVA sind ein paar ungleiche Varianzen übrigens akzeptabel. Wenn sie komplett unterschiedlich sind, was ich aufgrund der kleinen Gruppengrößen vermute, kann eine Transformation der Testvariable helfen, allerdings mit allen dann zusätzlichen Schritten. Viele Grüße, Björn.

Hallo Michael, hilf mir bitte auf die Sprünge, worauf du dich mit t=2 beziehst. Ich sehe das gerade leider nicht. Viele Grüße, Björn.