SPSS-FORUM.DE

[SpoWi]

Guten Tag,

ich habe eine Frage bzgl. der Normalverteilungstests nach Kolmogorov-Smirnov und Shapiro-Wilk in SPSS.

Folgender Fall: Ich habe eine abhängige Variable und ich würde gerne eine Unterschiedsprüfung zwischen 2 Gruppen durchführen. Um zu entscheiden, ob ich parametrische oder parameterfreie Verfahren anwende, muss ich ja unter anderem auf Normalverteilung prüfen. Man führt den Test auf Normalverteilung ja mit der Explorativen Datenanalyse durch.
Muss ich dann die Variable, von der ich 2 Ausprägungen habe (da 2 Gruppen) ins Feld Faktorenliste reinziehen? Oder reicht es, die abhängige Variable in das dazugehörige Feld zu ziehen? Bei meinen Recherchen las ich, dies hänge von der Art der Fragestellung ab. Leider hilft mir diese Aussage nicht allzu weiter.
Meine Gesamtzahl von n beträgt zwar 50 und damit genug, um automatisch von einer NV auszugehen, aber die Untergruppen sind ja deutlich kleiner.


Ich bedanke mich für jede Hilfe.

Mit freundlichen Grüßen

SpoWi

[ponderstibbons]

Meine Gesamtzahl von n beträgt zwar 50 und damit genug, um automatisch von einer NV auszugehen,

Wie kommst Du denn auf sowas? Eine z.B. uniforme Verteilung wird doch nicht dadurch normalverteilt, dass sie aus 200 statt aus 20 Datenpunkten besteht.

aber die Untergruppen sind ja deutlich kleiner.

Betrachtet wird n(Gesamtgruppe). Und nicht die Rohwerte, sondern die Modellfehler (Residuen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ivy555]

Hallo,

Mir hat das Video sehr geholfen : https://www.youtube.com/watch?v=jdmeDYBYsTo

Wenn du schauen willst, ob die einzelnen Bedingungen normalverteilt sind kannst du die Variable in die Faktorenliste packen. Wenn du die Normalverteilung der abhängigen Variable einsehen willst, nur die Av eintragen.

[SpoWi]

Meine Gesamtzahl von n beträgt zwar 50 und damit genug, um automatisch von einer NV auszugehen,

Wie kommst Du denn auf sowas? Eine z.B. uniforme Verteilung wird doch nicht dadurch normalverteilt, dass sie aus 200 statt aus 20 Datenpunkten besteht.

aber die Untergruppen sind ja deutlich kleiner.

Betrachtet wird n(Gesamtgruppe). Und nicht die Rohwerte, sondern die Modellfehler (Residuen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Wenn ich von der Gesamtgruppe n aber nur einen Teil (sagen wir mal 25) einbeziehen möchte, wird dann n= 25?

Wo lese ich die Modellfehler aus den Normalverteilungstests heraus?

Mit freundlichen Grüßen

SpoWi

[ponderstibbons]

Wenn ich von der Gesamtgruppe n aber nur einen Teil (sagen wir mal 25) einbeziehen möchte, wird dann n= 25?

Da fragst Du mich anscheinend, ob ein Test mit n=25 ein Test mit n=25 ist, was
aber vermutlich auf einem Missverständnis meinerseits beruht.

Wo lese ich die Modellfehler aus den Normalverteilungstests heraus?

Wenn wir Varianzanalysen oder lineare Regressionsanalysen rechnen, dann stellen wir ein
Vorhersagemodell für die Stichprobendaten auf und erhalten dabei für jeden Fall einen
Vorhersagefehler des aufgestellten Modells. Diese Fehler werden auch genannt die Residuen.
Für die Zuverlässigkeit des F-Tests ist es (bei kleinen Stichproben) günstig, wenn diese
Stichproben-Residuen aus einer normalverteilten Grundgesamtheit von Residuen stammen.
Man kann sein Programm die Vorhersagefehler als neue Variable abspeichern lassen und
diese Variable dann testen.
Beim t-Test (der im Ergebnis vollständig einem F-test mit 2 Gruppen entspricht) schaut man
sich traditionellerweise die beiden Gruppen getrennt an und testet innerhalb jeder Gruppe,
ob die abhängige Variable jeweils aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammt. Auch
hier gilt wieder, dass n(Gesamt) > 30 den t-Test robust macht gegen Verfehlen der Verteilungs-
Voraussetzung.

post6687.html#p6687

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[SpoWi]

Beim t-Test (der im Ergebnis vollständig einem F-test mit 2 Gruppen entspricht) schaut man
sich traditionellerweise die beiden Gruppen getrennt an und testet innerhalb jeder Gruppe,
ob die abhängige Variable jeweils aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammt. Auch
hier gilt wieder, dass n(Gesamt) > 30 den t-Test robust macht gegen Verfehlen der Verteilungs-
Voraussetzung.

Ich bitte um Verzeihung für meine lange Leitung, aber ich habe es immer noch nicht begriffen. Ich möchte es gerne mit einem Bsp. verdeutlichen, was ich gerne wissen möchte:

Die Gesamtstichprobe besteht aus n=50. Diese ist zusammengesetzt aus A= 28 und B=22. A und B teile mittels Mediansplit in jeweils 2 Untergruppen auf (A1 & A2 sowie B1 & B2). Ich möchte nun prüfen, ob sich A1 und A2 signifikant voneinander unterscheiden. Jetzt beziehe ich ja nur 28 von den 50 Fällen mit ein. Zur Festlegung des geeigneten Verfahrens (parametrisch und nicht-parametrisch) muss ich ja die Abhängige Variable auf Normalverteilung testen. Sollte ich bei SPSS unter explorative Datenanalyse nur die AV reinziehen oder auch die Variable, mit der ich A in A1 und A2 aufgeteilt habe in das Feld Faktorenliste hereinziehen?

Ich bitte nochmals um Verzeihung für die ewige Fragerei und bedanke mich für jede weitere Antwort.

Mit freundlichen Grüßen

SpoWi

[ponderstibbons]

Für den t-Test sollten die beiden Stichproben vorzugsweise aus jeweils einer normalverteilten
Grundgesamtheit stammen, daher wäre der Test aufgeteilt durchzuführen.