SPSS-FORUM.DE

[Teylor]

Kann mir jemand sagen, wie ich mit SPSS Reaktionszeitdaten an eine ex-Gaussche Verteilung anpasse (hoffe ich habe das richtig formuliert). Finde dazu nur Beschreibungen zu R und MATLAB, wie beispielsweise hier:

http://www.tqmp.org/RegularArticles/vol04-1/p035/p035.pdf

Falls jemand Artikel kennt, oder Tutorials dazu, wäre ih sehr dankbar.

Schöne Grüße!

[ponderstibbons]

Was meinst Du denn mit anpassen?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Teylor]

Normalerweise geht man bei statistischen Analysen ja von einer Normalverteilung der vorliegenden Daten aus. Es hat sich bei Reaktionszeiten aber gezeigt, dass wenn man eine ex-Gaus'sche Verteilung annimmt, dies eine deutlich bessere Schätzung für die Verteilung der Reaktionszeiten ist, wo weniger Informationen verloren gehen. In dem oben geposteten Artikel wird dargestellt, wie man die ex-Gaus'sche Verteilungsannahme in MATLAB nutzen kann, aber würde dies auch gerne in SPSS tun. Hoffe es ist jetzt etwas klarer, bin leider kein Statistik/SPSS Ass

[ponderstibbons]

Normalerweise geht man bei statistischen Analysen ja von einer Normalverteilung der vorliegenden Daten aus.

Nein, bei so gut wie keinem Verfahren wird von der Normalverteilung von Daten
ausgegangen.

Eine Reihe von Verfahren (z.B. t-Test, Varianzanalyse, lineare Regression) nimmt an,
dass die Werte innerhalb von Gruppen bzw. die Vorhersagefehler (Residuen)
aus normalverteilten Grundgesamtheiten stammen. Allerdings ist auch das nicht mehr
relevant, wenn die Gesamtstichprobe groß genug ist (ab ca. n > 30).

Es hat sich bei Reaktionszeiten aber gezeigt, dass wenn man eine ex-Gaus'sche Verteilung annimmt, dies eine deutlich bessere Schätzung für die Verteilung der Reaktionszeiten ist, wo weniger Informationen verloren gehen.

Was meinst Du mit Schätzung (die Daten liegen doch vor)? Und welche Art
Informationen?

Vielleicht schilderst Du einmal im Zusammenhang, worum es geht
(Fragestellung der Studie, Beschreibung der Datenerhebung, Beschreibung
der vorgenommenen Messungen, Stichprobengröße, verwendete statistische
Verfahren).

Mit freundlichen Grüßen

P.