Annähernd jeder parametrische Test hat ein nicht-parametrisches Äquivalent.
Überprüfen Sie das Ergebnis. Es ist zu sehen, dass der p-Wert von 0, 02599 beträgt, weniger als 0, 05 oder 0, 10. Nicht parametrische tests de matériel. Daher können Sie schlussfolgern, dass die Sehkraft von 11-16-jährigen Personen nach drei Therapiezyklen besser ist. Außerdem ist zu sehen, dass >, d. h., die He-Ne-Laser-Therapie funktioniert besser bei Kindern im Alter von 6 bis 10. Je früher Kinder mit der Therapie beginnen, desto mehr kann sich ihre Sehkraft verbessern.
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. Eine Verallgemeinerung des Wilcoxon Rangsummentest s stellt der Kruskal-Wallis Test zur Überprüfung von Lokationsunterschieden in k unabhängigen Stichprobe n dar. Parametrische und Nicht-Parametrische Tests. Er ist als nichtparametrisches Analogon zur einfachen parametrischen Varianzanalyse zu sehen.
Behalten Sie als Form der Eingabedaten die Option Indiziert bei. Legen Sie Spalte A als Gruppenbereich fest und die Spalte B als Datenbereich. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Genauer p-Wert. Klicken Sie auf die Schaltfläche OK, um Ergebnisse zu erzeugen, die sich im Blatt MannWhitney1 befinden. U: Die U -Statistik kann einfach aus dem Rang der zwei Gruppen berechnet werden. Es handelt sich hier um die Anzahl der Male, die ein Score in der 2. Gruppe größer ist als ein Score in der 1. Gruppe. Z: Die approximative Statistik des Tests auf Normalverteilung. Sie bietet eine hervorragende Approximation mit wachsender Stichprobengröße. Genaue Wahrsch: Der genaue P-Wert, der nur verfügbar ist, wenn Genauer p-Wert im Dialog aktiviert ist. Er kann jedoch sehr viel CPU-Zeit in Anspruch nehmen, wenn große Stichprobenumfänge bearbeitet werden. Asymp. Nicht parametrische tests der. Wahrsch. : Der asymptotische p-Wert wird aus der approximativen Statistik des Tests der Normalverteilung Z berechnet. Nicht-parametrische Messungen der Korrelation Der Korrelationskoeffizient wird zur Messung der Beziehung zwischen zwei Variablen verwendet.
Um einen Wilcoxon-Rang-Test mit Vorzeichen bei einer Stichprobe durchzuführen: Wählen Sie Statistik: Nicht-parametrische Tests: Wilcoxon-Rangtest mit Vorzeichen bei einer Stichprobe. Legen Sie Spalte A als Datenbereich fest. Geben Sie 166 im Textfeld Testmedian ein. Gemäß dem Ergebnis wird die Nullhypothese bei einem Niveau von 0, 05 zurückwiesen und geschlussfolgert, dass der Median gleich 166 ist. Parametrisch vs. nicht-parametrisch - Entscheidungshilfen. Tests bei zwei unabhängigen Stichproben Origin bietet zwei Tests für nicht-parametrische Statistiken von zwei unabhängigen Stichprobensystemen: den Mann-Whitney-Test und den Kolmogorov-Smirnov-Test bei zwei Stichproben. Dieses folgende Beispiel zeigt die praktische Verwendung des Mann-Whitney-Tests. Die Abriebfestigkeit (in mg) wird für zwei Reifentypen (A und B) gemessen, wobei 8 Versuche für jeden Reifentypen durchgeführt werden. Die Daten sind indiziert und werden in der Datei gespeichert. Importieren Sie die Datei aus \Samples\Statistics\. Wählen Sie Statistik: Nicht-parametrische Tests: Mann-Whitney-Test, um das Dialogfeld zu öffnen.
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