Kann man bei dem Mann-Whitney Test automatisch Außreisser und Extremwerte ausschliessen oder muss ich die manuell löschen, dass diese Werte erst garnicht in der Tabelle stehen?
Zweite Frage ist: Für mein ungeschultes Auge sehen die Histogramme meiner Daten mehr oder minder perfekt normalverteilt aus. Aber der Kolmogorov-Smirnov Test spuckt bei allen Daten immer eine Signifikanz von stets 0,000 aus, also signifikante Abweichung von Normalverteilung.
Hab einen Datensatz hochgeladen, wäre top, wenn jemand auf Normalverteilung prüfen könnte. Evtl mach ich ja was falsch:
http://atomlol.at.funpic.de/extern/PPmm.sav
Tausend Dank![/url]
Ausreißer bei U-Test ausschliessen
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drfg2008
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re
Der U-Test verwandelt die Rohwerte in Ränge. Und Ränge kennen keine Ausreißer. Deshalb nutzt man ja gerade die Rangstatistiken bei Ausreißerproblematik (schiefen Verteilungen).
Gruppe 3 und 6 sind sig.
Die Cauchy-Verteilung sieht auch aus wie eine N~Vtlg. und hat noch nicht einmal einen Erwartungswert.
Gruß
Gruppe 3 und 6 sind sig.
Die Cauchy-Verteilung sieht auch aus wie eine N~Vtlg. und hat noch nicht einmal einen Erwartungswert.
Gruß
drfg2008
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campari
- Beiträge: 8
- Registriert: 25.02.2011, 17:51
Danke für das Signifikanz-Ergebnis. Damit ist es amtlich, dass die beiden Gruppen in ihren Werten nicht normalverteilt sind.
Das mit dem U-Test versteh ich zu 20%.
Allerdings beeinflussen Extrem-Werte den Signifikanz-Wert. Habe testweise Daten erstellt, deren Mittelwerte sich nicht signifikant unterscheiden. Wenn ich dazu dann zusätzlich ein paar Extremwerte einbaue, verändert sich der Signifikanz-Wert zumindest leicht.
Evtl verursachen die Extrem-Werte dass bei obigen Daten der U-Test IMMER Sig von ,000 ergibt. Daher macht es meiner Meinung nach Sinn die auszuschliessen. Diese Ausreißer sind ja Meßfehler, von daher brauch ich die nicht. Nur wäre es schön, wenn ich die Meßfehler nicht manuell löschen müsste, wegen Aufwand.
Das mit dem U-Test versteh ich zu 20%.
Allerdings beeinflussen Extrem-Werte den Signifikanz-Wert. Habe testweise Daten erstellt, deren Mittelwerte sich nicht signifikant unterscheiden. Wenn ich dazu dann zusätzlich ein paar Extremwerte einbaue, verändert sich der Signifikanz-Wert zumindest leicht.
Evtl verursachen die Extrem-Werte dass bei obigen Daten der U-Test IMMER Sig von ,000 ergibt. Daher macht es meiner Meinung nach Sinn die auszuschliessen. Diese Ausreißer sind ja Meßfehler, von daher brauch ich die nicht. Nur wäre es schön, wenn ich die Meßfehler nicht manuell löschen müsste, wegen Aufwand.
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drfg2008
- Beiträge: 2391
- Registriert: 06.02.2011, 19:58
http://www.youtube.com/watch?v=PDSdeUaO-FEDas mit dem U-Test versteh ich zu 20%.
Wenn du weitere Daten hinzufügst, ändert sich natürlich die Datenlage.
drfg2008
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Generalist
- Beiträge: 1733
- Registriert: 11.03.2010, 22:28
Extremwerte und Ausreißer gibt es beim U-Test nicht. Beim U-Test werden die ursprünglichen Daten in eine Rangfolge gebracht und dann die Ränge nalysiert. Nicht die Ausgangsdaten. Das heißt, ob die Ausgangsdaten 21, 22, 25, 27, 29 lauten oder 21, 22, 25, 27, 1000000000 ist für den U-Test gleichgültig, weil beides für den Test in die Form (Rangfolge) 1 2 3 4 5 gebracht wird.
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campari
- Beiträge: 8
- Registriert: 25.02.2011, 17:51
Wie werden nun die einzelnen Ergebnisse zusammengefasst?
Der Datensatz unten ist ja von einem Probanden und ergibt signifikanten Unterschied zwischen den beiden Mittelwerten.
Nun hab ich aber noch n weitere Probanden, die ergeben teils sig, teil nicht sig. Wie geh ich da vor, um eine zusammenfassende Aussage über die Mittelwerte zu erhalten?
Der Datensatz unten ist ja von einem Probanden und ergibt signifikanten Unterschied zwischen den beiden Mittelwerten.
Nun hab ich aber noch n weitere Probanden, die ergeben teils sig, teil nicht sig. Wie geh ich da vor, um eine zusammenfassende Aussage über die Mittelwerte zu erhalten?
