Normalverteilung

Beitrag von **Kleines** » 12.07.2010, 19:57

Hallo ihr lieben Statistikfreunde,

Ich hab nun auch ein kleines Problem. Ich habe im Rahmen meiner Arbeit eine One Way Anova, Tukeys Post hoc verwendet. In der Revision kam die Bemerkung, dass man so keine Normalverteilung annehmen kann und ich besser Kruskal Wallis verwenden soll. Gesagt, getan, aber wie man sich bei dem sehr konservativen Test vorstellen kann, zerhackt der mir jegliche Signifikanz. Ich habe 8 verschiedene Gruppen mit je einem n von 3. Demnach ist der Kolmorgorow in jeder Gruppe positiv. Als Beleg für das Vorliegen einer Normalverteilung würde ich den Test selbst nicht akzeptieren, also gehe ich nicht davon aus, dass es die Revisoren tun. Ich hab überlegt die Daten zu Logarhitmieren, um eine Normalverteilung zu Erhalten und diese dann durch Anova/Tukeys auszuwerten. Ist soetwas zulässig bzw. kann man das so machen? Ich suche also nach einer Variante bzw. einem mathematischen Kniff, um eine Normalverteilung zu Belegen bzw. zu Erhalten.
Eine weitere Überlegung wäre, das n zu Erhöhen, durch Miteinbeziehen der Daten aus Vorexperimenten.
Ich hoffe meine Überlegungen sind nicht gar zu dumm, ich bin in Statistik nicht allzu bewandert.
Das Problem ist einfach, dass wir von einer Normalverteilung ausgegangen sind, ohne sie jedoch belegt zu haben. Die Revisoren möchten jedoch so einen Beweis. Hat jemand vielleicht ein Argument, was für die Annahme einer Normalverteilung spricht?
Ich hab dazu nur folgendes Gefunden: Einen Nachweis für Normalverteilung gibt es in dem Sinne nicht, da der Wertebereich realer Daten stets beschränkt ist. Das entscheidene Kriterium für die Zulässigkeit eines Tests, ist ehr die Einhaltung des Alphaniveaus. Wäre demnach Tukeys ein so antikonservativer Test???
Danke schonmal für Eure Kritik und Hilfe

LG Kleines

Beitrag von **Generalist** » 12.07.2010, 23:02

Ich habe 8 verschiedene Gruppen mit je einem n von 3.

Da gibt es keinen Kniff. Da verbietet sich ANOVA.

Beitrag von **Kleines** » 12.07.2010, 23:29

Aber warum, wenn Normalverteilung vorliegt müsste man doch Anova nehmen? Das Problem liegt ja nicht darin einen nichtparametrischen Test zu verwenden sondern vielmehr darin, das die Anova uns in den für uns wichtigen Gruppen Signifikanz liefert und Kruskall Wallis garkeine Signifikanz mehr!

Beitrag von **Generalist** » 13.07.2010, 08:37

"Müssen" muss man schonmal gar nicht, allenfalls dürfte man. ANOVA setzt voraus, dass in jeder Zelle die Daten aus einer normalverteilten Population stammen und dass die Varianzen der Zellen in etwa gleich sind. Das ist bei n=3 in jeder Zelle nicht überprüfbar. Aus welchen Gründen die ANOVA hier "signifikanz liefert", ist für mich nicht beurteilbar, es kann an einem Ausreißerwert liegen oder was auch immer. Die Argumentation, ein ungeeignetes Verfahren allein deshalb benutzen zu wollen, weil es "signifikanz liefert", ist ohnedies haarsträubend.