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Überprüfung der Wirksamkeit von Interventionen (T-TEST (Bivariat) (Ziel…
Überprüfung der Wirksamkeit von Interventionen
T-TEST
(Bivariat)
Ziel
Untersuchung, ob sich zwei Gruppen unterscheiden
Tritt eine Wirkung auf? (Если есть эффект?)
Mittelwertunterschied
zein zufällig
nicht signifikant
bedeutsame Unterschiede
Signifikant
Populationsparametern
NULLHYPOTHESE (H0)
keine signifikante Unterschiede zw. 2 Gruppen
auftretende Unterschiede rein zufällig (Messfehler)
Prätest
Hypothese sollte bestätigt werden,
weil die Gruppen sich nicht signifikant unterscheiden sollen
Unteschiede vorhanden
Reinigung
Korrigierte Effektstärke
Kovarianzanalyse
Optimal: 2 Prätests
Unterschied zw. Prä1 und Prä2?
Regression zur Mitte
kein Unterschied
alles gut
Posttest
H0 angenommen?
ja
Intervention nicht wirksam
nein
Intervention wirksam
ALTERNATIVHYPOTHESE (H1)
die Mittelwertdifferenzen zwische Gruppen unterscheiden sich Signifikant
Zufallschwankung (колебание)
Ziel der Evaluationsforschung
Überprüfung von H1
Signifikante Effekte
Zwei Gruppen
für abhängige Stichprobe
innerhalb der Gruppen
vorher und nachher
intraindividuell
within subjects
für unabhängige Stichprobe
zwischen EG und KG
between subjects
interindividuell
EFFEKTSTÄRKE (T-Test)
Bedeutung
Wie interniv fällt die Wirkung aus?
Maß der praktischen Signifikanz
Aussage über die Größe des Effekts
Je geringer die Streuung, desto höher die Effektstärke
Interpretation
d<0,20 unbedeutender Effekt
d=0,20-0,50 kleiner Effekt
d=0,50-0,80 mittlerer Effekt
d>0,80 großer Effekt
Korrektion der Unterschieden in Prätest
Differenz zwischen EG und KG
d(kor)=d(post)-d(prä)
VARIANZANALYSE (ANOVA)
Bedeutung
Mittelwertsvergleich bei mehr als 2 Stichproben
Multivariat
Standardauswertunf bei Evaluatonsstudien
Singifikanz nur insgesamt getestet
zusätzliche t-tests sinnvoll
Formula
innerhalb und zwischen den Gruppen (Gruppenfaktor GF)
Alle individ. Abweichungen und Gesamtmittelwert quadriert und aufsummiert
je Größer die Abweichung, desto Größer die Veränderung
Benferroni-Korrektur
erschwert es einem Test, signifikant zu sein
Bei der Durchführung
mehrerer statistischer Signifikanztests
mit den gleichen Daten
Division des Alpha-Niveaus
(Fehlerwahrscheinlichkeit 0,05)
durch die Zahl der durchgeführten Tests
p-Wert < 0,01 - signifikant
p-Wert > 0,01 - nicht signifikant
Varianz
Streuungsmaß, beschreibt die Verteilung von Werten
um Mittelwert