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GMC/mpg Infinity/mpg Saab/mpg Kia/mpg 26, 1 32, 2 24, 5 28, 4 34, 3 23, 5 34, 2 24, 3 29, 5 26, 4 26, 2 35, 6 27, 1 27, 8 32, 5 29, 9 30, 6 30, 2 28, 1 Um auszuwerten, ob der Kraftstoffverbrauch von vier Autoherstellern gleich ist und welche Marke die effektivste, wird die Kruskal-Wallis-ANOVA als nicht parametrische Testmethode ausgewählt. Erstellen Sie eine neue Arbeitsmappe in Origin, kopieren Sie die Beispieldaten und fügen Sie sie ein. Wählen Sie Statistik: Nicht-parametrische Tests: Kruskal-Wallis-ANOVA, um das Dialogfeld kwanova zu öffnen. Nicht parametrische tests von. Wählen Sie Roh als Form der Eingabedaten. Klicken Sie auf die dreieckige Schaltfläche neben Eingabe und klicken Sie dann auf Alle Spalten im Kontextmenü. Klicken Sie auf OK, um Ergebnisse zu erzeugen. Die Ergebnisse werden in einem neuen Arbeitsblatt KWANOVA1 gespeichert. Der P-Wert lässt uns schlussfolgern, dass der Kraftstoffverbrauch der vier Autohersteller sich signifikant voneinander unterscheidet. Aus der Rangtabelle lässt sich ersehen, dass Infinity der effizienteste Marke ist.
Ausreißer können Sie dann gegebenenfalls von der weiteren Analyse ausschließen. Wie Sie Ihre Daten korrekt auf Ausreißer überprüfen können Sie in unserem Artikel über Boxplots nachlesen. In diesem Boxplot könnte Fall 30 einen Ausreißer darstellen 2 – Verteilung überprüfen Nun sind Sie bereit die Verteilung Ihrer Daten zu überprüfen. Grundlagen von nichtparametrischen Methoden - Minitab. Die überwiegende Mehrheit parametrischer Tests geht von einer Normalverteilung aus. Daher zeigen wir Ihnen in diesem Artikel, wie Sie Ihre Daten auf die Normalverteilung prüfen. Einen ersten Eindruck über die Verteilung der Daten kann Ihnen natürlich ein Histogramm liefern. Ein Histogramm kann aber je nach Breite der Balken schnell einen verfälschten Eindruck liefern. Für eine korrekte Überprüfung verlassen Sie sich daher am Besten auf spezialisierte Methoden: Wenn Sie für den Test auf Normalverteilung SPSS verwenden gehören dazu vor allem der QQ-Plot, der Shapiro-Wilk Test und der Kolmogorov-Smirnov Test. Beide Verfahren können Sie in SPSS über den Menüpunkt "Deskriptive Statistiken Explorative Datenanalyse" anfordern.
Zu den nichtparametrischen Tests zählen: Vorzeichentest, Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test, Wilcoxon-Rangsummentest, Friedman-Test, Kruskal-Wallis-Test. Die nichtparametrischen Tests haben i. d. R. ein parametrisches Gegenstück, das alternativ angewendet werden kann bzw. sollte, wenn dessen strengere Voraussetzungen gegeben sind.
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