Autor des Abschnitts: Danielle J. Navarro and David R. Foxcroft

Analyse kategorialer Daten

Nachdem wir uns nun mit der grundlegenden Theorie der Hypothesentests befasst haben, ist es an der Zeit, sich mit spezifischen Tests zu befassen, die in der Psychologie häufig verwendet werden. Wo sollen wir also anfangen? Verschiedene Lehrbücher fangen mit unterschiedlichen Verfahren an. Ich werde mit „χ²-Tests“ („Analyse kategorialer Daten“, dieses Kapitel) und „t-Tests“ (Kapitel Vergleich zweier Mittelwerte) beginnen. Diese beiden Werkzeuge werden in der wissenschaftlichen Praxis sehr häufig verwendet, und obwohl sie nicht so leistungsfähig sind wie die „Regression“ (Kapitel Korrelation und lineare Regression) und „Varianzanalyse“ (Kapitel Vergleich mehrerer Mittelwerte (einfaktorielle ANOVA) und Faktorielle ANOVA) sind sie viel einfacher zu verstehen. Schließlich gibt es noch die Faktorenanalyse, die darauf abzielt, die Variabilität zwischen beobachteten, korrelierten Variablen in Form einer geringeren Anzahl unbeobachteter Variablen zu beschreiben, die als Faktoren oder latente Variablen bezeichnet werden.

Der Begriff „kategoriale Daten“ im Titel dieses Kapitels ist nur eine andere Bezeichnung für „nominalskalierte Daten“ . Es ist nichts, was wir nicht schon besprochen hätten, es ist nur so, dass man im Zusammenhang mit der Datenanalyse eher den Begriff „kategoriale Daten“ als „nominalskalierte Daten“ verwendet. Ich weiß nicht, warum. Auf jeden Fall bezieht sich die kategoriale Datenanalyse auf eine Reihe von Instrumenten, die Sie verwenden können, wenn Ihre Daten nominalskaliert sind. Diese Instrumente werden oft als „χ²-Tests“ (ausgesprochen „Chi-Quadrat“, oder in Englisch „chi-square“ oder „chi-squared“) bezeichnet. Sie ermitteln, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen erwarteten und beobachteten Häufigkeiten besteht und ob die Beobachtungen einer χ²-Häufigkeitsverteilung folgen. Es gibt jedoch viele verschiedene Werkzeuge, die für die Analyse kategorialer Daten verwendet werden können, und dieses Kapitel behandelt nur einige der gebräuchlichsten.