B. der t-Test bei einer Stichprobe, beruhen beispielsweise auf der Annahme, dass die Daten aus einer normalverteilten Grundgesamtheit mit unbekanntem Mittelwert stammen. In einem nichtparametrischen Ansatz wird hingegen keine Annahme der Normalverteilung getroffen. Nichtparametrische Methoden sind hilfreich, wenn die Annahme der Normalverteilung nicht gültig ist, sowie bei kleinen Stichprobenumfängen. Auch bei nichtparametrischen Tests gelten jedoch gewisse Annahmen über die Daten: So muss z. Verteilungsunabhängige Tests / nichtparametrische Tests - Statistik Wiki Ratgeber Lexikon. B. zwingend angenommen werden, dass die Beobachtungen in den Stichproben unabhängig sind und aus derselben Verteilung stammen. In Designs mit zwei Stichproben ist zudem die Annahme der Gleichheit von Form und Streubreite erforderlich. Angenommen, Gehaltsdaten weisen eine stark rechtsschiefe Verteilung auf. Dabei erhalten viele Personen geringe Gehälter und wenige höhere Gehälter. Sie können für diese Daten nichtparametrische Tests verwenden, um beispielsweise folgende Fragen zu beantworten:
Ist der Median der Gehälter in Ihrem Unternehmen gleich einem bestimmten Wert?
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Nichtparametrische Tests Definition
Sog. nichtparametrische Tests zielen im Gegensatz zu den parametrischen Tests nicht auf bestimmte Parameter wie z. B. das arithmetische Mittel oder die Varianz ab. Sie setzen auch kein intervallskaliertes (metrisches) Skalenniveau voraus und auch keine (Annahme der) Normalverteilung der Daten (deshalb werden sie oft auch als verteilungsfreie Verfahren bezeichnet). Damit kommen die nichtparametrischen Tests in Frage, wenn die Voraussetzungen für parametrische Tests (wie z. der Gauß-Test oder der t-Test) nicht gegeben sind; sie können aber auch als Alternative (neben den parametrischen Methoden) auf normalverteilte Daten angewendet werden. In der Regel basieren die nichtparametrischen Verfahren darauf, den Daten Ränge zuzuweisen ( Rangverfahren): der kleinste Wert (z. 60 kg) erhält den Rang 1, der zweitkleinste Wert (z. 62 kg) den Rang 2 u. Nicht parametrische tests adn. s. w. ; anschließend wird nicht mit den ursprünglichen Daten (kg), sondern nur noch mit den Rängen weitergerechnet.
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Zusammenfassung
Nicht-parametrische Tests werden verwendet, wenn Sie nicht wissen, ob Ihre Daten einer Normalverteilung folgen, oder Sie bestätigt haben, dass Ihre Daten keiner Normalverteilung folgen. Origin-Version mind. erforderlich: Origin 8. Nichtparametrische tests statistik. 0 SR6
Was Sie lernen werden
Dieses Tutorial zeigt Ihnen:
Eine Einführung in nicht-parametrische Tests in Origin
Das Ausführen von nicht-parametrischen Tests für unterschiedliche praktische Situationen
Das Berechnen des Korrelationskoeffizienten in nicht-parametrischen Statistiken
Einführung: Nicht-parametrische Tests in Origin
Nicht-parametrische Tests erfordern keine Annahme einer Normalverteilung. Sie werden gemeinhin in den folgenden Situationen verwendet:
Kleiner Stichprobenumfang
Kategoriale/Binäre/Ordinale Daten
Normalverteilung kann nicht angenommen werden.
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Liegen den Stichprobenmerkmalen stetige Verteilungsfunktion en zugrunde, erweist sich der Kolmogoroff- Smirnov Test wiederum als geeignetes Testverfahren. Kann dagegen unterstellt werden, dass beide Stichprobe n aus Grundgesamtheiten des gleichen Verteilungstyps stammen, und besteht lediglich Unklarkeit über die Gleichheit eines Lageparameter s, kann der Wilcoxon Rangsummentest als nichtparametrisches Testverfahren eingesetzt werden. Der Vorzeichentest als ältester nichtparametrischer Test vergleicht die Realisation en zweier verbundener Stichprobe n und prüft diese auf systematische Größenunterschiede. Schließlich kann mit dem Chi-Quadrat Unabhängigkeitstest, der auch als Kontingenztest bekannt ist, ein Paar von Stichprobenvariablen auf ihre Unabhängigkeit hin überprüft werden. Nichtparametrische Tests | XLSTAT Help Center. Eine Verallgemeinerung des Wilcoxon Rangsummentest s stellt der Kruskal-Wallis Test zur Überprüfung von Lokationsunterschieden in k unabhängigen Stichprobe n dar. Er ist als nichtparametrisches Analogon zur einfachen parametrischen Varianzanalyse zu sehen.
Wilcoxon signed-rank Test)
Parameterfreie Tests können eine größere Teststärke haben als parametrische
Tests, wenn die Annahmen, die den parametrischen Tests zugrunde liegen, nicht erfüllt sind. Klassifikationsverfahren [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Verbreitete Klassifikationsverfahren sind:
Quader-Klassifikator
Abstandsklassifikator
Bayes-Klassifikator
Nächste-Nachbarn-Klassifikation
Fuzzy-Klassifikator
Clusterverfahren
Support Vector Machines
Siehe auch [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Rangordnung
Literatur [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Sheskin, David J. (2003) Handbook of parametric and nonparametric statistical procedures. Nicht parametrische tests de la. crc Press. ISBN 1-58488-440-1
Sidney Siegel (1956): Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences. New York, Toronto, London: McGraw-Hill (Deutsche Übersetzung bei der Fachbuchhandlung für Psychologie, Frankfurt am Main 1976).
Ein Artikel von PR | 19. 03. 2014 - 15:28
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