Wann Parametrisch und nicht Parametrisch?
Parametrisch bedeutet, dass der Test an Voraussetzungen gekoppelt ist. Nicht-parametrisch meint, dass das Testverfahren ganz unabhängig von der Verteilung der Daten durchgeführt werden kann. Die Daten können normalverteilt, aber auch linkssteil oder rechtssteil sein.
Wann müssen Daten normalverteilt sein?
Liegen die Punkte schön auf einer Geraden, so sind die Daten normalverteilt. Es gibt auch Tests, die auf Normalverteilung untersuchen, z.B. Shapiro-Wilk, aber die sind oft zu streng.
Was bedeutet nicht Parametrisch?
Nicht-parametrische Methoden haben keine Voraussetzung an die Verteilung der Daten. Das heißt, Du kannst sie für normalverteilte oder auch nicht-normalverteilte Daten verwenden (oder dann, wenn Du nicht sicher bist). Die Methoden arbeiten mit den Rängen der Daten anstatt mit den Messwerten an sich.
Wie finde ich heraus ob etwas normalverteilt ist?
Die Tests auf Normalverteilung vergleichen die Werte in der Stichprobe mit einem normalverteilten Satz von Werten mit dem gleichen Mittelwert und der gleichen Standardabweichung; die Nullhypothese ist, dass die Stichprobenverteilung normal ist. Wenn der Test signifikant ist, ist die Verteilung nicht normal.
Was tun wenn Werte nicht normalverteilt sind?
Wenn beim Test auf Normalverteilung SPSS eine nicht normale Verteilung anzeigt, kann dies durch Ausreißer bedingt sein. Bevor Sie die Normalverteilung testen, sollten Sie in jedem Fall Ausreißer ausschließen. Wir empfehlen Ihnen Ausreißer mit Hilfe von Boxplots zu identifizieren und auszuschließen.
Was wenn meine Daten nicht normalverteilt sind?
Was sind parametrische Verfahren?
aus einer Familie vorgegebener Wahrscheinlichkeitsverteilungen (oft: der Normalverteilung) stammen, deren Elemente bis auf einen (endlichdimensionalen) Parameter eindeutig bestimmt sind. Die meisten bekannten statistischen Analyseverfahren sind parametrische Verfahren.