Das Raster
| Fragestellung | Daten | Parametrische Tests |
|---|---|---|
| Ausreißertest | Messungen an einer Stichprobe | Ausreißer-Test nach Dixon/Ausreißer-Test nach Grubbs |
| Testen der Normalität einer Messserie (kann zur Überprüfung der Annahmen 2, 4 und 7 herangezogen werden) | Messungen an einer Stichprobe | Tests auf Normalverteilung |
Welche statistischen Tests gibt es
- Der Student-Test (auch T-Test genannt) und der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test vergleichen die Lage zweier unabhängiger Stichproben.
- Der Kruskal-Wallis-Test und der ANOVA-Test (F-Test) vergleichen die Lage von drei oder mehr Gruppen unabhängiger Stichproben.
Die Varianzanalyse, auch ANOVA SPSS genannt (Analysis of Variance), testet den Einfluss einer unabhängigen kategorialen Variable (mit nominalem Skalenniveau) auf ein abhängiges metrisch (kardinal) skaliertes Merkmal.
Welche statistischen Verfahren gibt es : Statistische Methoden im Überblick
- darstellbare Mittel (Kreuztabellen, Grafiken)
- Deskriptive Statistik und Inferenzstatistik.
- Annahmen in der Statistik.
- Hypothesentests.
- Skalenniveaus.
- Verteilungsparameter (Lage- und Streuungsparameter)
- Zusammenhangsmaße (Korrelationskoeffizient, Regressionsanalyse, Pearson Chi-Quadrat)
Wann verwende ich den Kruskal Wallis Test
Der Kruskal-Wallis-Test wird verwendet, wenn die Voraussetzungen für eine Varianzanalyse nicht erfüllt sind. Der Kruskal-Wallis-Test ist das nichtparametrische Äquivalent der einfaktoriellen Varianzanalyse und wird angewandt, wenn die Voraussetzungen für ein parametrisches Verfahren nicht erfüllt sind.
Wann mache ich den t-Test : Den t-Test, auch als Student's t-Test bezeichnet, verwendest du, wenn du die Mittelwerte von maximal zwei Gruppen miteinander vergleichen möchtest. Zum Beispiel kannst du mit dem t-Test analysieren, ob Männer im Durchschnitt größer als Frauen sind.
Der gepaarten t-Test wird dann verwendet, wenn dieselbe Gruppe bzw. Stichprobe zu zwei Zeitpunkten befragt wird. Dich könnte zum Beispiel interessieren, ob ein Reha-Besuch die körperliche Fitness positive beeinflusst. Da du nicht alle Personen befragen kannst, die auf eine Rehe gehen, verwendest du eine Stichprobe.
Zum Testen der Variablen auf Normalverteilung eignen sich die statistischen Prüfverfahren Shapiro-Wilk-Test und der Kolmogorov-Smirnov Test, bei denen ein Signifikanzwert als Ausschlaggebenes Ergebnis (p-Wert.
Wann ANOVA und wann t-Test
Die einfaktorielle ANOVA kann als Erweiterung des t-Tests für unabhängige Stichproben gesehen werden: während wir beim t-Test nur zwei Gruppen miteinander vergleichen können, erlaubt uns die einfaktorielle ANOVA zwei oder mehr Gruppen miteinander zu vergleichen.Kategoriale Variablen haben eine endliche Anzahl an Ausprägungen, während metrische Variablen eine (theoretisch) unendliche Anzahl an Ausprägungen haben können. Typischerweise werden Nominal- und Ordinalskala für kategoriale Variablen und Intervall- sowie Verhältnisskala für metrische Variablen verwendet.Der WILCOXON-Test untersucht Mittelwertunterschiede einer mindestens ordinal skalierten Variable zwischen zwei abhängigen Stichproben. Normalverteilung ist keine Voraussetzung. Der WILCOXON-Test ist ein nicht-parametrisches Testverfahren. Voraussetzung: Die abhängige Variable ist mindestens ein ordinales Skalenniveau.
Der t-Test für gebundene Stichproben ist für Hypothesen geeignet, bei denen ein Unterschied zwischen zwei verschiedenen (metrischen) Variablenwerten getestet wird.
Wann verwende ich Mann-Whitney U Test : Der U-Test von Mann-Whitney ist damit das nicht-parametrische Gegenstück zum t-Test für unabhängige Stichproben. Er unterliegt weniger strengen Anforderungen als der t-Test. Daher kommt der Mann-Whitney U-Test immer dann zur Anwendung, wenn die Voraussetzung der Normalverteilung für den t-Test nicht erfüllt ist.
Wann Anova und wann t-Test : Die einfaktorielle ANOVA kann als Erweiterung des t-Tests für unabhängige Stichproben gesehen werden: während wir beim t-Test nur zwei Gruppen miteinander vergleichen können, erlaubt uns die einfaktorielle ANOVA zwei oder mehr Gruppen miteinander zu vergleichen.
Wann brauche ich die T Verteilung
Die t-Verteilung ist am nützlichsten bei kleinen Stichprobengrößen, wenn die Standardabweichung unbekannt ist, oder sogar beides zutrifft. Mit wachsender Stichprobengröße ähnelt die t-Verteilung immer mehr einer Normalverteilung.
Beim t-Test beispielsweise wird das Effektmaß (Differenz zweier Mittelwerte) auf den Stan- dardfehler dieser Differenz normiert. Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass unter der Annahme, die Nullhypo- these sei wahr, die Teststatistik den beobachteten oder einen extremeren Wert annimmt.Wofür wird die Normalverteilung verwendet Die Normalverteilung wird verwendet, um Häufigkeiten von Daten und Beobachtungen darzustellen. Der Graph der Normalverteilung zeigt die Verteilung der Daten um den Mittelwert.
Wann verwendet man die Normalverteilung : Die Normalverteilung wird verwendet, um Häufigkeiten von Daten und Beobachtungen darzustellen. Einen Wert einer beliebigen Normalverteilung bezeichnest Du immer mit . Fast jeder Mittelwert einer beliebigen stetigen Verteilung liegt auf dieser Glockenkurve.