Kruskal-Wallis H-TestBedeutungDer Kruskal-Wallis H-Test gilt als Alternative für die einfaktorielle Varianzanalyse bei Verletzung der Normalverteilung und der Varianzhomogenität. Durchführung SPSS: Statistik\Nichtparametrische Tests\k unabhängige Stichproben ... VoraussetzungenVarianzhomogenität und
Symmetrie der Verteilung. Der Kruskal-Wallis H-Test gilt als
Alternative für die einfaktorielle Varianzanalyse bei Verletzung
der Normalverteilung und der Varianzhomogenität. Es gibt jedoch Hinweise
darauf, dass auch der Kruskal-Wallis H-Test bei heterogenen Varianzen
und schiefen Verteilungen ähnliche Probleme aufweist wie die
Varianzanalyse (Diehl & Arbinger, 1990, S. 216). Unabhängigkeit der
Messwerte. Die Daten müssen aus zwei voneinander unabhängigen
Stichproben stammen. Zwei Messungen an der selben Stichprobe zu
verschiedenen Zeiten, verletzten diese Forderung. Hierfür gibt es einen
t-Test für abhängige Stichproben. Chi-Quadrat-Verteilung. Der Test kann exakt berechnet werden und setzt dann kein Verteilung voraus. In der Regel wird er jedoch über die Chi-Quadrat-Verteilung approximiert. Hier gilt, dass für 3 Gruppen nj>8 und für 5 Gruppen nj>3 die Untergrenze bilden für grobe "Routineentscheidungen".
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