Analysieren von ZähldatenWir haben eine Studie durchgeführt, in der wir über einen Zeitraum von fünf Jahren Daten zu Veröffentlichungen in meinem Fachgebiet gesammelt haben. Für jede Veröffentlichung haben wir eine Checkliste mit 24 Elementen erstellt. Die Tabelle enthält eine Spalte mit ganzzahligen Werten im Bereich von 0 bis 24. Ich würde gerne vergleichen, wie die Veröffentlichungen auf der Checkliste nach Veröffentlichungsjahr bewertet wurden (codiert in einer anderen Spalte). Was ist eine geeignete Statistik für einen solchen Vergleich? Ich bekomme diesbezüglich gemischte Ratschläge.
Mac OSBetreff: Analyse von „Zähl“-DatenIch mache mir keine allzu großen Sorgen darüber, dass die Daten normalverteilt sind, aber wenn Ihre Zähldaten weit oben gruppiert sind, könnte eine ANOVA, die die Mittelwerte über Jahre hinweg vergleicht, irreführend sein.Ich würde vorschlagen, dass Sie versuchen, Ihre Zähldaten zu transformieren, damit die Unterschiede im Laufe der Zeit deutlicher hervortreten.Je nachdem, wie die Zähldaten verteilt sind, könnten Sie sogar eine diskrete Binning-Methode der Zähldaten ausprobieren.Ich würde immer empfehlen, einen Blick auf die Verteilung der Zähldaten zu werfen, um herauszufinden, ob eine Transformation angemessen ist und wenn ja, welche Art von Transformation (Protokolle, Bins usw.) sinnvoll ist.Ich bin damit einverstanden, dass Sie das Jahr als Ordinalvariable behandeln sollten – es sei denn, die mittlere Anzahl scheint über die Zeit monoton zu sein – wenn ja, dann funktioniert kontinuierlich möglicherweise besser.
Betreff: Analyse von „Zähl“-DatenDanke für die tollen Antworten. Meine Daten sind genauso aufgebaut wie Ihre „falsche“ Tabelle. Der Hauptunterschied zwischen Ihren und meinen Daten besteht darin, dass in meinen „Score“ („Anzahl in meiner Tabelle“) eine Ganzzahl mit einem definierten Bereich von null bis 24 ist. Die Zählungen sind am oberen Ende des Bereichs dicht gehäuft. Ich glaube nicht, dass ANOVA eine gute Wahl wäre, da die Daten diskret und nicht normalverteilt sind.
Betreff: Analyse von „Zähl“-DatenHallo @dweinber ,
Können Sie einen Screenshot der Struktur Ihrer Datentabelle teilen? Dies kann hilfreich sein, um genauere Details zur Analyse bereitzustellen, da Sie Ihre Daten je nach Strukturierung möglicherweise aufteilen oder stapeln müssen.
Ich würde jedoch zustimmen, eine ANOVA durchzuführen, bei der Sie den Veröffentlichungswert als Ihren Y-Wert und das Veröffentlichungsjahr als X verwenden – es könnte einfacher sein, ihn als ordinale Variable statt als kontinuierliche Variable zu behandeln. Wenn Sie es kontinuierlich belassen, können Sie keine ANOVA für den Score durchführen.
Im folgenden Beispiel habe ich eine gefälschte Datentabelle mit einer Spalte namens „score“ erstellt, bei der es sich um eine zufällige Normalzahl mit einem Mittelwert von 12 und einem Standardwert von 3 und einem Veröffentlichungsjahr handelt, das eine zufällige Ganzzahl von 2000 bis 2020 war – nur um eine zu geben Idee. Anschließend führen Sie eine Anpassung von Y nach zu überprüfen). Achten Sie darauf, sicher zu sein und die Arten von Tests zu verstehen, die Sie für die ANOVA kennen müssen, und betrachten Sie nicht nur die Ergebnisse, die sie liefert, als ob sie die ganze Geschichte erzählen.
Hoffe das hilft!,
DS
Betreff: Analyse von „Zähl“-DatenIch bräuchte noch ein paar Informationen.Handelt es sich bei den 24 Items um separate Messungen oder werden sie irgendwie zu einer einzigen Bewertung zusammengefasst?Mit anderen Worten: Vergleichen Sie 24 verschiedene Messwerte im Zeitverlauf oder einen einzelnen Messwert im Zeitverlauf?Was die Methoden betrifft, können Sie in beiden Fällen eine ANOVA mit der Zeit (Jahr) als diskrete Variable und/oder eine Regression mit Zeit als kontinuierlicher Variable ausprobieren (ersteres sollte Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob letzteres gerechtfertigt ist).
