statistische Tests - non-parametrische Verfahren Flashcards Preview

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Flashcards in statistische Tests - non-parametrische Verfahren Deck (10):
1

Wann werden non-parametrische Verfahren eingesetzt?

Wenn Voraussetzungen für parametrische Tests nicht erfüllt werden

weniger strenge Voraussetzungen (z.B. geringeres Skalenniveau)

non-parametrisch = verteilungsfrei

2

Welche non-parametrischen Verfahren gibt es?

U-Test nach Mann-Whitney

Wilkoxon Test (W-Test)

X²-Test

3

Was misst der U-Test?

prüft, ob sich zwei unabhängige Zufallsstichproben in der zentralen Tendenz unterscheiden

4

Wann ist der U-Test geeignet?

mindestens: ordinalskaliert
nicht normalverteilt
kleine Stichprobene (kleiner 30)

5

Wie wird beim U-Test vorgegangen?

gemeinsame Rangreihe aller Messwerte bilden

für jede Stichprobe Summe der Rangplätze bilden (T1 und T2) --> wenn H0, dann nur geringer Unterschied

jede Rangsumme ist Prüfgröße (kleinere wird zur Prüfung herangezogen)

Wahrscheinlichkeit aus Verteilungsfunktion entnehmen
U H1
U>U(krit) --> H0

für Stichproben n1 oder n2 > 20 kann z-Verteilung genommen werden, da annähernd normalverteilt

6

Was misst der Wilkoxon-Test?

Vergleich zweier abhängiger Stichproben (Alternative zum t-Test für abh. Stichproben, wenn Voraussetzung verletzt)

7

Wie wird beim W-Test vorgegangen?

Vergabe von Rangplätzen anhand der Differenzen der abhängigen Wertepaare (kleinste Differenz = 1)

gleiche Zahlen bekommen gleichen Rangplatz (Mittelwert)

H0 ist bei ähnlichen Rangsummen wahrscheinlich

Summe der Paardifferenzen mit positiven / negativen Vorzeichen (kleinere = Prüfgröße)
T H1
T> T(krit) --> H0

bei größeren Stichproben (ab 50) z-Verteilung wählen

8

Was misst der X²-Test?

Überprüfung von Häufigkeitsunterschieden nominalskalierter Variablen

prüft, ob sich beobachtete von bei H0 erwarteten Häufigkeiten bedeutsam unterscheiden

prüft, ob zwei V. voneinander abhängig/unabhängig sind

9

Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um den X²-Test anwenden zu können?

mind. 2 nominalskalierte Variablen mit mind. 2 Ausprägungsstufen!

unabhängige Zufallsstichproben

erwartete Häufigkeiten in höchstens 20% der Fälle unter 5 und nie unter 1! (Darstellungin kxm-Kontingenztabelle)

10

Welche Bedeutung hat X²?

zeigt Ausmaß des Unterschieds an

X² umso kleiner, je ähnlicher erwartete und beobachtete Häufigkeiten sein

je kleiner X², umso wahrscheinlicher H0
je größer X², umso wahrscheinlicher H1

signifikant, wenn Prüfgröße T >gleich T(krit)!!