Sorry, aber das kann man nicht so stehlassen. Man benötigt nicht Cramers v um Phi zu berechnen. Dazu baucht man einfach nur den Chi-Quadratwert von 67,76 durch die Stichprobengröße 505 zu teilen und daraus die Wurzel zu ziehen. Cramers v ist kein Zwischenschritt zur Berechnung von Phi sondern ein eigenständiges und hier überlegenes Effektstärkemaß. Phi kann bei mehr als 4 Felder auch Werte über 1 annehmen und sollte deshalb hier nicht verwendet werden. Cramers v liegt immer zwischen 0 und 1 und kann wie eine Korrelation interpretiert werden.
Danke für dieses lehrreiche Video! Wie viele andere Videos hat mir das schon in vielen Phasen meines Studiums und meiner Dissertation geholfen :) Ich habe allerdings noch eine Frage. Wenn ich einen exakten Test nach Fisher durchführen muss, weil die erwartete Häufigkeit in manchen Zellen kleiner 5 ist: mit welchem Maß kann ich jetzt die Effektstärke berechnen? Cramers V dürfte doch hier eigentlich nicht "erlaubt" sein, da er ja auf Chi² basiert. Oder sehe ich das falsch?
Sehr geehrter Herr Walther, vielen Dank für die ausführlichen Videos zur Interpretation der Effektstärke! Gerne würde ich Sie an dieser Stelle fragen, wie wir hier vorgehen müssten, wenn wir Zellhäufigkeiten kleiner fünf hätten und demnach einen Fisher-Test rechnen müssen. Wie würde hier die Effektstärke ermittelt werden? Das Cramer's V resultiert ja letztlich aus dem Chi-Quadrat-Wert und dürfte demnach nicht herangezogen werden - bzw. müsste dieser korrigiert werden. Oder nutzt man dafür eine gänzlich andere Methode? Es wäre wirklich großartig, wenn Sie noch einmal die Effektstärke für einen Fisher-Test erklären könnten. Vielen Dank im Voraus und viele Grüße!
Erstmal vielen Dank für dein lehrreiches Video und die tolle Erklärung! Ich hätte dennoch eine Frage, und zwar: Du sagst ja in dem Video, dass beide Variablen nominal skaliert sein müssen. In deinem Video zur bivariaten Korrelation mit der Erklärung der unterschiedlichen Skalenniveaus zeigt die Tabelle allerdings, dass der Chi-Quadrat Test auch für die Korrelation zwischen einer nominalen und einer Ordinaten Skala genutzt werden kann. Diesen Fall habe ich aktuell bei meiner Bachelorarbeit (Korrelation von Geschlecht (nominal) zu Alter (ordinal)). Um die Effektstärke für den Chi-Quadrat Test zu berechnen kann ich doch nun aber Phi bzw. Cramers V nicht verwenden weil dieser nur für zwei nominale Skalenniveaus geeignet ist oder? Wie finde ich also die Effektstärke für den Chi-Quadrat Test zwischen einer nominalen und einer ordinalen Skala heraus? Vielen Dank und liebe Grüße!
Vielen vielen Dank für deine Hammer guten Videos :) !!! Ich hoffe du wirst Professor oder zumindest Lehrer... So ein Talent fürs Erklären sollte weitergegeben werden. Noch eine Frage bzgl. der Interpretation: wenn ich nun eine schwache Effektstärke habe mit 0.175 bedeutet dies, dass die Nullhypothese definitiv beibehalten werden muss und ich in folgenden Untersuchungen eine größere Stichprobe brauche, oder?
Hallo Julia und danke für dein großes Lob! Ehrlich gesagt bin ich aber froh, das ich keine als Lehrtätigkeit im klassischen Sinne verfolge und Leuten lieber hier oder über meine Homepage helfen kann. Wenn du einen signifikanten Effekt hast, der lediglich schwach ist, ist das doch schon ein gutes Ergebnis. Manche Effekte sind naturgemäß schwach, manche mittel, manche stark. Vermutet man im Vorfeld allerdings einen starken Effekt, kann es lohnend sein, eine andere oder auch größere Stichprobe zu haben. In jener kann sich aber auch gar kein Effekt zeigen. Viele Grüße, Björn.
Deine Videos sind einfach so gut! Vielen Dank! Was macht man, wenn man einen signifikanten p-Wert hat, aber die Effektstärke ist unter 0,1? Ergibt das Sinn? Die Gesamtzahl der Probanden liegt bei ca. 1000. Mein niedrigster Phi-Wert bei den signifikanten Chi Qudrat Tests liegt bei 0,079. Beim Aufrunden auf eine Nachkommastella wäre man zwar bei 0,1, aber ich bin mir unsicher, ob man das so sagen kann. Danke! :)
Hallo, das ist sehr plausibel, weil bei sehr großen Stichproben auch sehr kleine Effekte (erst) erkannt werden (können). Demnach kann auch ein signifikanter Effekt unter der Schwelle zum schwachen Effekte liegen. Wäre dann einfach ein sehr schwacher Effekt. Viele Grüße, Björn.
top! :D ich hab nochmal ne Frage: Beispiel: Ein antidepressives Medikament soll auf seine Wirksamkeit überprüft werden. Depressivität wird vor und nach der Gabe des Medikaments gemessen. Sollte man jetzt lieber mit Chi-Quadrat berechnen, bei wie vielen sich die Symptomatik verbessert hat und bei wie vielen nicht oder sollte man lieber einen t-test rechnen, um eine Interventionsgruppe von einer Nicht-Interventionsgruppe zu unterscheiden oder kommt das auf die Fragestellung an? Liebe Grüße
Hallo, so wie von dir beschrieben, würde ich immer einen "Mittelwertvergleich" rechnen, da du eine Experimentalgruppe und eine Kontrollgruppe hast. Das wäre dann z.B. ein t-Tets bei unabhängigen Stichproben. Wenn alle das Medikament bekommen (eher unüblich) wird es dann ein t-Test bei abhängigen Stichproben. t-Test aber nur, wenn die zu testende Variable metrisch und normalverteilt ist: ruclips.net/video/nVbwMntplTA/видео.html ;-) Viele Grüße, Björn.
vielen lieben Dank für tolle Videos!!! wenn ich einen Zusammenhang zwischen metrische skala (Alter) und nominalskala berechnen möchte, welches Maß müsste ich auswählen? Danke schön
Hallo tolle Video Jetzt ist meine Frage: Warum wird nicht den Wert von Cramérs V (0,259) betrachtet. Bei mehrfach gestuften Variablen wird nicht Cramers Index bzw. Cramers V betrachtet?
Hallo, das ist vollkommen plausibel. Signifikant heißt ja nur, dass ein zufälliger Effekt mit hoher Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen werden kann. Wie groß besagter Effekt wiederum ist, ist losgelöst von der eben genannten Wahrscheinlichkeit des Auftretens. Bei großen Stichproben tritt dein beschriebener Fall ohnehin öfter auf - das ist auch klar, weil nur in großen Stichproben kleine Effekte (besser) erkannt werden können. Stichwort: statistische Power von Tests. VIele Grüße, Björn.
1. Ist Cramers Phi nicht der 'klassische Phi? Also Phi für 2x2 Tab. Bei mir kommt am Ende das Gleiche aus. Es sieht nicht so aus als bräuchte man diese ganze umweg. Einfach Phi = square(chisq/n). 2. Sollte nicht genau für die Berechnung von mehr als 2x2 genau Cramers anstatt Phi zu nehmen? 3. Und wleche methode eignet sich für chisq. Goodness of fit? Ansonst Hammer vids.
Hallo Leroy, danke für ein Lob! 1. Ja, das steht bei Cohen (1988) Statistical Power Analysis auf S. 223 so. 2. Die Bezeichnung ist in SPSS sicher auch etwas unglücklich, weil Cohens w (Omega) bei Kreuztabellen größer 2x2, als Phi bezeichnet wird (Zeige ich so ab Minute 4:00). Bei 2x2 Tabellen ist Phi gleich Cramer V. Phi sollte man nur bei 2x2-Tabellen nehmen. 3. Die Effektstärke fpr den Chi²-Anpassungstest findet sich auf S. 221 bei Cohen (1988). Die Formel ist etwas schlecht hier zu schreiben, das Buch findet man aber auch online. Es ist aber Cohens w (Omega) und die Grenzen sind 0,1; 0,3 und 0,5 (S. 227 ebda.). Zum Thema Effektstärken bei Chi²-Anpassungstests kommen demnächst zu den verschiedenen Analyseprogrammen (Excel und R) auch Videos - die sind schon fertig. In SPSS gibt es da keine sinnvolle Berechnung, das kann man bequem in Excel machen. Viele Grüße, Björn.
Bei meiner Rechnung kommt ein nicht signifikanter Zshg (=Exakte Sig. 0,458) heraus, aber auch ein Cramer-V von 0.314...Ist das möglich? Das würde ja heißen, dass es doch einen leichten bis mittleren Effekt gibt..?
![Kodak Black - Sharp Vibes [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/oEV0OoLJeIs/mqdefault.jpg)
Wollte mich kurz bei dir bedanken! Hast mir als Statistik-Null meine Masterarbeit gerettet ;-)
Hallo Eva, freut mich zu hören!
Viele Grüße, Björn.
Sorry, aber das kann man nicht so stehlassen. Man benötigt nicht Cramers v um Phi zu berechnen. Dazu baucht man einfach nur den Chi-Quadratwert von 67,76 durch die Stichprobengröße 505 zu teilen und daraus die Wurzel zu ziehen. Cramers v ist kein Zwischenschritt zur Berechnung von Phi sondern ein eigenständiges und hier überlegenes Effektstärkemaß. Phi kann bei mehr als 4 Felder auch Werte über 1 annehmen und sollte deshalb hier nicht verwendet werden. Cramers v liegt immer zwischen 0 und 1 und kann wie eine Korrelation interpretiert werden.
Danke für dieses lehrreiche Video! Wie viele andere Videos hat mir das schon in vielen Phasen meines Studiums und meiner Dissertation geholfen :)
Ich habe allerdings noch eine Frage. Wenn ich einen exakten Test nach Fisher durchführen muss, weil die erwartete Häufigkeit in manchen Zellen kleiner 5 ist: mit welchem Maß kann ich jetzt die Effektstärke berechnen? Cramers V dürfte doch hier eigentlich nicht "erlaubt" sein, da er ja auf Chi² basiert. Oder sehe ich das falsch?
Sehr geehrter Herr Walther,
vielen Dank für die ausführlichen Videos zur Interpretation der Effektstärke!
Gerne würde ich Sie an dieser Stelle fragen, wie wir hier vorgehen müssten, wenn wir Zellhäufigkeiten kleiner fünf hätten und demnach einen Fisher-Test rechnen müssen. Wie würde hier die Effektstärke ermittelt werden? Das Cramer's V resultiert ja letztlich aus dem Chi-Quadrat-Wert und dürfte demnach nicht herangezogen werden - bzw. müsste dieser korrigiert werden. Oder nutzt man dafür eine gänzlich andere Methode?
Es wäre wirklich großartig, wenn Sie noch einmal die Effektstärke für einen Fisher-Test erklären könnten.
Vielen Dank im Voraus und viele Grüße!
Erstmal vielen Dank für dein lehrreiches Video und die tolle Erklärung! Ich hätte dennoch eine Frage, und zwar: Du sagst ja in dem Video, dass beide Variablen nominal skaliert sein müssen. In deinem Video zur bivariaten Korrelation mit der Erklärung der unterschiedlichen Skalenniveaus zeigt die Tabelle allerdings, dass der Chi-Quadrat Test auch für die Korrelation zwischen einer nominalen und einer Ordinaten Skala genutzt werden kann. Diesen Fall habe ich aktuell bei meiner Bachelorarbeit (Korrelation von Geschlecht (nominal) zu Alter (ordinal)). Um die Effektstärke für den Chi-Quadrat Test zu berechnen kann ich doch nun aber Phi bzw. Cramers V nicht verwenden weil dieser nur für zwei nominale Skalenniveaus geeignet ist oder? Wie finde ich also die Effektstärke für den Chi-Quadrat Test zwischen einer nominalen und einer ordinalen Skala heraus? Vielen Dank und liebe Grüße!
Vielen vielen Dank für deine Hammer guten Videos :) !!! Ich hoffe du wirst Professor oder zumindest Lehrer... So ein Talent fürs Erklären sollte weitergegeben werden.
Noch eine Frage bzgl. der Interpretation: wenn ich nun eine schwache Effektstärke habe mit 0.175 bedeutet dies, dass die Nullhypothese definitiv beibehalten werden muss und ich in folgenden Untersuchungen eine größere Stichprobe brauche, oder?
Hallo Julia und danke für dein großes Lob!
Ehrlich gesagt bin ich aber froh, das ich keine als Lehrtätigkeit im klassischen Sinne verfolge und Leuten lieber hier oder über meine Homepage helfen kann.
Wenn du einen signifikanten Effekt hast, der lediglich schwach ist, ist das doch schon ein gutes Ergebnis. Manche Effekte sind naturgemäß schwach, manche mittel, manche stark. Vermutet man im Vorfeld allerdings einen starken Effekt, kann es lohnend sein, eine andere oder auch größere Stichprobe zu haben. In jener kann sich aber auch gar kein Effekt zeigen.
Viele Grüße, Björn.
Deine Videos sind einfach so gut! Vielen Dank!
Was macht man, wenn man einen signifikanten p-Wert hat, aber die Effektstärke ist unter 0,1? Ergibt das Sinn? Die Gesamtzahl der Probanden liegt bei ca. 1000. Mein niedrigster Phi-Wert bei den signifikanten Chi Qudrat Tests liegt bei 0,079. Beim Aufrunden auf eine Nachkommastella wäre man zwar bei 0,1, aber ich bin mir unsicher, ob man das so sagen kann. Danke! :)
Hallo, das ist sehr plausibel, weil bei sehr großen Stichproben auch sehr kleine Effekte (erst) erkannt werden (können). Demnach kann auch ein signifikanter Effekt unter der Schwelle zum schwachen Effekte liegen. Wäre dann einfach ein sehr schwacher Effekt.
Viele Grüße, Björn.
top! :D
ich hab nochmal ne Frage:
Beispiel: Ein antidepressives Medikament soll auf seine Wirksamkeit überprüft werden. Depressivität wird vor und nach der Gabe des Medikaments gemessen. Sollte man jetzt lieber mit Chi-Quadrat berechnen, bei wie vielen sich die Symptomatik verbessert hat und bei wie vielen nicht oder sollte man lieber einen t-test rechnen, um eine Interventionsgruppe von einer Nicht-Interventionsgruppe zu unterscheiden oder kommt das auf die Fragestellung an?
Liebe Grüße
Hallo, so wie von dir beschrieben, würde ich immer einen "Mittelwertvergleich" rechnen, da du eine Experimentalgruppe und eine Kontrollgruppe hast. Das wäre dann z.B. ein t-Tets bei unabhängigen Stichproben. Wenn alle das Medikament bekommen (eher unüblich) wird es dann ein t-Test bei abhängigen Stichproben. t-Test aber nur, wenn die zu testende Variable metrisch und normalverteilt ist: ruclips.net/video/nVbwMntplTA/видео.html ;-)
Viele Grüße, Björn.
vielen lieben Dank für tolle Videos!!! wenn ich einen Zusammenhang zwischen metrische skala (Alter) und nominalskala berechnen möchte, welches Maß müsste ich auswählen? Danke schön
Hallo tolle Video
Jetzt ist meine Frage:
Warum wird nicht den Wert von Cramérs V (0,259) betrachtet. Bei mehrfach gestuften Variablen wird nicht Cramers Index bzw. Cramers V betrachtet?
Hallo und danke für dein Lob! Cramers V, wie im Video gezeigt, sollte man laut Cohen (1988), S. 223 verwenden.
Viele Grüße, Björn.
Lässt sich die Effektstärke für einen exakten Fisher-Test analog über Cohen's w berechnen? Und fliest dabei ebenfalls Chi2 in die Berechnung mit ein?
Vielen Dank für das Video!
Ich habe eine Frage, kann es sein, dass man als Ergebnis eine hohe Signifikanz (
Hallo, das ist vollkommen plausibel. Signifikant heißt ja nur, dass ein zufälliger Effekt mit hoher Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen werden kann. Wie groß besagter Effekt wiederum ist, ist losgelöst von der eben genannten Wahrscheinlichkeit des Auftretens. Bei großen Stichproben tritt dein beschriebener Fall ohnehin öfter auf - das ist auch klar, weil nur in großen Stichproben kleine Effekte (besser) erkannt werden können. Stichwort: statistische Power von Tests.
VIele Grüße, Björn.
1. Ist Cramers Phi nicht der 'klassische Phi? Also Phi für 2x2 Tab. Bei mir kommt am Ende das Gleiche aus. Es sieht nicht so aus als bräuchte man diese ganze umweg. Einfach Phi = square(chisq/n).
2. Sollte nicht genau für die Berechnung von mehr als 2x2 genau Cramers anstatt Phi zu nehmen?
3. Und wleche methode eignet sich für chisq. Goodness of fit?
Ansonst Hammer vids.
Hallo Leroy, danke für ein Lob!
1. Ja, das steht bei Cohen (1988) Statistical Power Analysis auf S. 223 so.
2. Die Bezeichnung ist in SPSS sicher auch etwas unglücklich, weil Cohens w (Omega) bei Kreuztabellen größer 2x2, als Phi bezeichnet wird (Zeige ich so ab Minute 4:00).
Bei 2x2 Tabellen ist Phi gleich Cramer V. Phi sollte man nur bei 2x2-Tabellen nehmen.
3. Die Effektstärke fpr den Chi²-Anpassungstest findet sich auf S. 221 bei Cohen (1988). Die Formel ist etwas schlecht hier zu schreiben, das Buch findet man aber auch online. Es ist aber Cohens w (Omega) und die Grenzen sind 0,1; 0,3 und 0,5 (S. 227 ebda.).
Zum Thema Effektstärken bei Chi²-Anpassungstests kommen demnächst zu den verschiedenen Analyseprogrammen (Excel und R) auch Videos - die sind schon fertig. In SPSS gibt es da keine sinnvolle Berechnung, das kann man bequem in Excel machen.
Viele Grüße, Björn.
@@StatistikamPC_BjoernWalther VIELEN Dank für die Antwort.
Bei meiner Rechnung kommt ein nicht signifikanter Zshg (=Exakte Sig. 0,458) heraus, aber auch ein Cramer-V von 0.314...Ist das möglich? Das würde ja heißen, dass es doch einen leichten bis mittleren Effekt gibt..?
Hallo, das ist schon etwas komisch. Wie groß ist deine Stichprobe denn?
Viele Grüße, Björn.
Kann die Effektstärke auch berechnet werden, wenn statt des Chi-Quadrat-Tests der exakte Test nach Fisher angewendet wurde?
Hallo Anja, du kannst das Phi einfach ablesen, unabhängig davon, ob du exakte oder asymptotische Signifikanz rechnest.
Viele Grüße, Björn.