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Nichtparametrische oder verteilungsunabhängige Tests setzen für ihre Anwendung nicht die Normalverteilung oder eine andere Verteilung der betrachteten Zufallsvariablen voraus. Dies ist bei den parametrischen bzw. verteilungsabhängigen Tests der Fall. Nichtparametrische Tests kommen dann zum Einsatz, wenn Du kein metrisches Skalenniveau vorliegen hast, die wahre Verteilung Deiner Zufallsvariablen nicht kennst und Deine Stichprobe nicht groß genug ist, um mithilfe des Zentralen Grenzwertsatzes Normalverteilung anzunehmen. Dies kann man ab n> 30 oder vorsichtiger formuliert ab n>100 annehmen. Nichtparametrische Tests | Statistik - Welt der BWL. Verteilungsunabhängige Tests, auch nicht-parametrische Tests genannt, kommen also ohne eine Verteilungsannahme aus und es reicht in der Regel ordinalskaliertes Datenmaterial. Kann man nicht einfach immer nichtparametrische Tests anwenden? Je mehr und detailliertere Informationen Du allgemein über Dein Datenmaterial hast, umso differenzierter kannst Du testen und umso aussagekräftiger und trennschärfer sind die Ergebnisse Deiner Tests.
Wie prüfen Sie die Voraussetzungen für einen parametrischen Test? Parametrische Tests vs. nicht-parametrische Tests: Auf die Verteilung kommt es an Parametrische und nicht-parametrische Tests bilden beide eine eigene Familie von verschiedenen statistischen Methoden. Wie alle statistischen Verfahren sind diese nur unter bestimmten Voraussetzungen gültig oder sinnvoll. So geht Pearson Korrelationskoeffizient r zum Beispiel davon aus, dass das beide analysierten Variablen kontinuierlich sind. Parametrische Tests haben dabei alle eine Sache gemeinsam: Jeder parametrische Test geht davon aus, dass die Daten aus einer ganz bestimmten Verteilung stammen. Die meisten parametrischen Test gehen von einer Normalverteilung aus. Nehmen wir einen Vergleich von Performance-Ratings in einem Unternehmen von zwei unterschiedlichen Abteilungen. Ein möglicher parametrischer Test wäre hier der t-test. Nichtparametrische Tests | SpringerLink. Dieser wäre aber nur zulässig, wenn die Ratings von beiden Abteilungen annähernd normal verteilt sind. Dagegen haben nicht-parametrische Tests keinerlei Annahmen über die Verteilung der Daten.
Zu den nichtparametrischen Tests zählen: Vorzeichentest, Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test, Wilcoxon-Rangsummentest, Friedman-Test, Kruskal-Wallis-Test. Die nichtparametrischen Tests haben i. d. R. ein parametrisches Gegenstück, das alternativ angewendet werden kann bzw. sollte, wenn dessen strengere Voraussetzungen gegeben sind.
Ersterer vergleicht eine Testgruppe mit einer Kontrollgruppe und prüft, ob sich die Überlebenswahrscheinlichkeit oder allgemein Verbleibedauer in beiden Gruppen unterscheidet; er wird auf zwei unabhängige Stichproben angewendet. Der Wald-Wolfowitz-Runs-Test überprüft, ob die Abfolge der Stichprobenrealisationen einer dichotomen oder dichtomisierten Zufallsvariablen mit der Nullhypothese einer zufälligen Abfolge vereinbar ist.
Für Ihre Datenanalyse sollten Sie also zunächst prüfen ob ein parametrisches Verfahren verfügbar ist und ob Ihre Daten über die benötigte Verteilung verfügen. Sollte dies nicht der Fall sein, können Sie immer noch auf ein nicht-parametrisches Verfahren ausweichen. Einige häufig verwendeten Verfahren haben wir für Sie in der folgenden Tabelle dargestellt. Nichtparametrische Tests | XLSTAT Help Center. Situation Parametrischer Test Nicht-parametrischer Test Beispiel 2 unabhängige Stichproben vergleichen t-Test für unabhängige Stichproben Mann-Whitney-U Test Unterscheidet sich das Performance Rating von Abteilung A von Abteilung B? 2 abhängige Stichproben vergleichen t-Test für abhängige Stichproben Wilcoxon-Test Zeigen Mitarbeiter bessere Fähigkeiten in Excel nach einem Trainingskurs (Vergleich vor und nach Trainingskurs)? 3+ unabhängige Stichproben vergleichen Varianzanalyse (ANOVA / ANCOVA) Kruskal-Wallis-Test Welches der 4 Designs für unsere Webseite führt zu mehr Bestellungen? 3+ abhängige Stichproben vergleichen Varianzanalyse mit Messwiederholungen Friedman-Test Erhöht sich die Kaufabsicht für eines von 4 Autos nach einer Probefahrt (Vergleich vor und nach Trainingsfahrt)?
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