Einzelne Fälle aus ALM ausschliessen

[Sportstudentin]

Hallo

Für eine ALM sollten ja gewisse Voraussetzungen erfüllt sein, wie zum Beispiel Normalverteilung (zumindest, wenn wie in meinem Fall, die Varianzhomogenität nicht erfüllt ist)! Betrachtet man meine Stichprobe präsentiert als Boxplot, dann spricht eigentlich alles für eine Normalverteilung, ausser dass die Stichprobe einige Extremwerte aufweist. Ist es irgendwie möglich, die ALM durchzuführen und dabei anzugeben, dass die entsprechenden fälle aus der Berechnung ausgeschlossen werden sollen?
Vielen Dank für eure Hilfe!!!

[Generalist]

Für eine ALM

Was für ein Verfahren denn? Einfaktorielle Varianzanalyse?

sollten ja gewisse Voraussetzungen erfüllt sein, wie zum Beispiel Normalverteilung (zumindest, wenn wie in meinem Fall, die Varianzhomogenität nicht erfüllt ist)!

Normalverteilung der Vorhersagefehler (Residuen). Nicht der Daten.

Betrachtet man meine Stichprobe präsentiert als Boxplot, dann spricht eigentlich alles für eine Normalverteilung, ausser dass die Stichprobe einige Extremwerte aufweist.

Boxplots sind wenig geeignet. Man verwendet Q-Q plots und/oder formale Tests (Kolmogorov-Smirnov oder Shapiro-Wilks).

Ist es irgendwie möglich, die ALM durchzuführen und dabei anzugeben, dass die entsprechenden fälle aus der Berechnung ausgeschlossen werden sollen?

Das nennt man Datenmanipulation. Sehr heikel. Da Du nicht angegeben hast, was Du da eigentlich rechnest (welches Verfahren, mit welcher Stichprobengröße, zu welchem Zweck) ist schwierig zu sagen ob das angemessen ist oder nicht.

[Sportstudentin]

Hey Generalist

Danke für deine Tipps! Ich will eine multivariate, einfaktorielle Varianzanalyse machen!

Bezüglich Normalverteilung: Aber es steht doch immer wieder in verschiedenen Bücher, dass die Grundgesamtheit der Daten (nicht der Residuen), bzw. die Grundgesamtheit, aus der die Stichprobe stammt bzw. die abhängigen Variablen normalverteilt sein müssen??? Und auch die Möglichkeiten der Überprüfung der Normalverteilung ermöglichen doch nur, dass einfach Diagramme (wie zum Beispiel die von dir besagten Normalverteilungsdiagramme) zu einer Verteilung einer Variable erstellt werden können (ich füge ja immer einfach eine Variable ins Diagrammfeld) oder auch beim Kolmogorov-Smirnov Test???!

Wenn sowohl das Kriterium der Normalverteilung wie auch der Varianzhomogenität nicht für beide interessierenden abhängigen Variablen erfüllt ist, sollte dann gleich besser ein nonparametrischer Test (in meinem Falle ein H-Test) gewählt werden?

Ok, das mit dem Datenausschluss lass ich dann mal! Aber man könnte ja sagen, dass Extremwerte eh nicht repräsentativ sind und die Ergebnisse daher adäquater sind, als wenn Extremwerte beibehalten werden??

Liebe grüsse
Sportstudentin

[Generalist]

Ich will eine multivariate, einfaktorielle Varianzanalyse machen!

Also eine MANOVA, eine Varianzanalyse mit mehreren abhängigen Variablen simultan.

Bezüglich Normalverteilung: Aber es steht doch immer wieder in verschiedenen Bücher, dass die Grundgesamtheit der Daten (nicht der Residuen), bzw. die Grundgesamtheit, aus der die Stichprobe stammt bzw. die abhängigen Variablen normalverteilt sein müssen???

Nicht, dass ich wüsste. In meinen Büchern stand, dass die Fehler in der Grundgesamtheit normalverteilt sein sollen, und auch das nur bei kleineren Stichproben. Normalverteilte Daten als Bedingung wären ja auch ein totaler Quatsch. Wenn 2 Gruppen sich sehr stark unterscheiden, wird das eine 2-gipflige Verteilung, also müssten dann laut Deinen Büchern ausgerechnet dann die Mittelwertsvergleiche unterbleiben, wenn der Effekt sehr stark ist.

Wenn sowohl das Kriterium der Normalverteilung wie auch der Varianzhomogenität nicht für beide interessierenden abhängigen Variablen erfüllt ist, sollte dann gleich besser ein nonparametrischer Test (in meinem Falle ein H-Test) gewählt werden?

Der ist keine direkt Alternative zu einer multivariaten einfaktoriellen Varianzanalyse (MANOVA), weil er immer nur 1 abhängige Variable testen kann.

Ok, das mit dem Datenausschluss lass ich dann mal! Aber man könnte ja sagen, dass Extremwerte eh nicht repräsentativ sind und die Ergebnisse daher adäquater sind, als wenn Extremwerte beibehalten werden??

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