Problem mit der Normalverteilung

[Joschka]

Hallo zusammen,

folgendes Problem:
Ich werte momentan ein Experiment aus. Nehmen wir an, ich hätte zwei Versuchsgruppen, die ich einer Manipulation unterzogen habe.
In Gruppe 1 hat sich jemand für ein Problem entschuldigt, in Gruppe 2 nicht.
Jetzt möchte ich (mittels t-Test) testen, ob diese Entschuldigung eine Auswirkung auf die Glaubwürdigkeit der jeweiligen Gruppe hat.

Mein Problem dabei:
- Ist der t-Test hier prinzipiell richtig?
- Ich erhalte folgende Verteilung, die ja nicht einer NV entspricht:
http://s14.directupload.net/images/121018/z8t3ryt8.jpg
(Verteilung ist für eine Gruppe, in der anderen eben genau anders herum)

Theoretisch würde ich jetzt den u-Test dafür nehmen, aber:
- Im Laufe des Experiments werde ich mit großer Wahrscheinlichkeit des öfteren derartig eindeutige Ergebnisse bekommen
- Werden auch noch Tests mit Gruppen mit mehr als zwei Ausprägungen folgen, bei denen man ja sonst die ANOVA anwendet. Wie gehe ich da dann vor?

Vielen Dank bereits für die Hilfe!

[Generalist]

Ws hat es mit der abhängigen Variable auf sich. Was ist das.

[Joschka]

Ws hat es mit der abhängigen Variable auf sich. Was ist das.

Wie ist die Frage gemeint?

UV ist die Entschuldigung (ja/nein)
AV die Glaubwürdigkeit

[Generalist]

Wie Glaubwürdigkeit gemessen wurde.
Was es mit "Regr Factor Score" auf sich hat.

[Joschka]

Glaubwürdigkeit ist nur ein Beispiel. Um es aber meinen eigentlichen Daten sehr ähnlich zu gestalten:
Gemessen mit einer 7er Likert-Skala, die aus der Literatur abgeleitet wurde.

Die Bezeichnung der AV beruht auf einer automatischen Bezeichnung von SPSS nach der Faktorenanalyse. Es handelt sich hierbei also schon um den Faktor. Der Screenshot zeigt die Ergebnisse für die Gruppe, der das Versprechen vorgelegt wurde - man kann also grundsätzlich schon einmal erkennen, dass die Glaubwürdigkeit relativ hoch ist. Bei der Gruppe ohne Versprechen sieht der Screenshot quasi gespiegelt aus.

Das wohl prinzipielle Problem, das dahinter steckt:
Warum schlägt fast jedes SPSS- oder Statistikbuch vor t-Test oder ANOVA bei der Überprüfung von Manipulationen heranzuziehen? Wenn die Manipulationen in einem Experiment wirklich erfolgreich sind und dann meistens auch stark eindeutig (wie auf meinem Screenshot), funktionieren diese Tests ja nicht mehr, da keine Normalverteilung vorliegt.

EDIT: Damit die Faktorenanalyse nicht verwirrt hier ein Screenshot eines anderen Manipulations-Checks. Hier wurde kein Faktor, sondern nur eine Variable betrachtet. Die Verteilung ist dennoch ähnlich und auf jeden Fall keine Normalverteilung (auch nicht, wenn man es in beide Teilgruppen splittet).
http://s7.directupload.net/images/121018/5a382vpz.jpg

[Generalist]

Dann nimm den Mann-Whitney U-Test bzw. Kruskal-Wallis den H-Test.

[Joschka]

Danke für den Hinweis!

Zur vollkommenen Verwirrung trägt nun aber bei, dass bei der Verwendung von Likert-Skalen doch parametrische Tests (unabhängig der ordinalen Skala und der nicht-NV) angewandt werden können - angeblich aus pragmatischen Gründen...?
Wird das wirklich so gehandhabt und wenn ja, warum?