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[Konkordanz]

Hallo,

folgende Tests auf Unterschiede zwischen den Strichprobengruppen kenne ich bereits:
Nominalskaliert - Chi², Fisher-Yates, Freeman-Halton
Ordinalskaliert - Wilcoxon, Mann-Whitney-U

Hierzu zwei Fragen:
1. Stimmt die Zuordnung?
2. Welcher Test ist für metrisch skalierte Variablen (ohne Normalverteilung) geeignet? Soweit ich weiß kommt zB der Kolmogoroff-Smirnov-Omnibustest infrage. Wie aber kann ich diesen in SPSS durchführen?

Danke!

[ponderstibbons]

2. Welcher Test ist für metrisch skalierte Variablen (ohne Normalverteilung) geeignet?

Kommt darauf an, was man testen will (Mittelwerte? Varianzen?). Allerdings wäre mir neu,
dass die Verteilungsform der Variaben dabei eine Rolle spielen sollte.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Konkordanz]

Naja, im Netz wird immer unter parametrisch und nichtparametrisch unterschieden und es macht den Eindruck, als hängt dies vor allem davon ab, ob eine Stichprobe normalverteilt ist oder nicht.
Testen möchte ich, ob sich zwei Gruppen(-tendenzen) signifikant voneinander unterscheiden. Angenommen ich vergleiche Mann/Frau hinsichtlich des Stressempfindens bei der Arbeit.

[ponderstibbons]

Naja, im Netz wird immer unter parametrisch und nichtparametrisch unterschieden und es macht den Eindruck, als hängt dies vor allem davon ab, ob eine Stichprobe normalverteilt ist oder nicht.

Da täuscht der Eindruck.

Testen möchte ich, ob sich zwei Gruppen(-tendenzen) signifikant voneinander unterscheiden. Angenommen ich vergleiche Mann/Frau hinsichtlich des Stressempfindens bei der Arbeit.

Gruppentendenzen sagt mir nichts. Falls Du Mittelwerte vergleichen willst, dann t-Test.
Falls die Gruppen ungleich groß sind und die Varinzen sich unterscheiden, dann in der
Variante "Welch-Test", was in SPSS automatisch erfolgt. Bei n < 30 kann es sein, dass
man einen Test für Rangdaten (U-Test) nehmen sollte, nämlich dann, wenn die
Daten innerhalb der beiden Gruppen markant von einer Normalverteilung abweichen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons