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Statistischer Test

Version vom 12. Juli 2008, 09:42 Uhr von Dr. Frank Antwerpes (Diskussion | Beiträge)

Ein statistischer Test dient zur Bestimmung des Signifikanzniveaus einer Verteilung oder eines Vergleichs. Diese entspricht in der Regel der Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art (P-Wert).

Die Auswahl eines geeigneten Testverfahrens hängt von der Art der Daten und der Fragestellung ab.

Parametrische Verfahren
Art der Studie Test Voraussetzungen
Querschnittsuntersuchung t-Test für unverbundene Stichproben s & n, annähernd Normalverteilung
ANOVA s & x*n
F-Test s & n
Längsschnittuntersuchung t-Test für verbundene Stichproben 2*s
Nicht parametrische Verfahren
Art der Studie Test Voraussetzungen
Querschnittsuntersuchung Kolmogoroff-Smirnoff-Test s & n (2-gruppig)
Kruskall-Wallis-Test s & n (3-stufig)
U-Test (Mann-Whitney-Test) s & n (2-stufig)
Wald-Wolfowitz-Test s & n (2-gruppig)
Chi-Quadrat-Test x*x (Häufigkeiten)
Fisher-Yates-Test x*x (Häufigkeiten, je 2 Gruppen)
Längsschnittuntersuchung Wilcoxon-Test 2*s
Gepaarter Vorzeichentest 2*s
Friedman-Test x*s, x>=3

Zeichenerklärung: s: stetige Daten, n: nominale Daten, x: Häufigkeit.

Beispiele: s & n: Stetige Daten, nominales Kriterium; 2*s: Zwei Gruppen mit stetigen Daten

Web-Verweis

SISA: Simple Interactive Statistical Analysis

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