Kolmogorow-Smirnow- & Shapiro-Wilk-Test auf Normalverteilung
Viele statistische Tests setzen die Normalverteilung voraus
Viele statistische Tests legen bereits vorab fest, wie die Daten strukturiert sein müssen, damit eine Auswertung sinnvoll ist. Diese Tests sind im Unterschied zu parameterfreien Verfahren parametrisch. Vor der Anwendung von parametrischen Tests müssen statistische Ghostwriter deshalb prüfen, ob die Daten diese Voraussetzungen erfüllen. Im Einzelfall muss bei einer Auswertung mit SPSS, Stata oder RStudio auf andere Verfahren der Statistik ausgewichen werden. Viele parametrische Tests (bspw. t-Test oder Pearson-Korrelation) fordern eine Normalverteilung der Daten. Wenn Daten einer solchen Normalverteilung folgen, nähert sich ihre Verteilung der Gaußschen Normalverteilungsfunktion an.
Nachfolgend geht es um die zwei wichtigsten statistischen Verfahren zur Prüfung der Normalverteilung.
Kolmogorow-Smirnow-Test als klassischer Normalverteilungstest
Der Kolmogorow-Smirnow-Test dürfte in Statistikprogrammen wie SPSS, Stata oder RStudio die am häufigsten genutzte Methode sein, mit der Ghostwriter für Statistik die Normalverteilung vor einer Auswertung prüfen. Egal, ob es sich um Statistik für eine Seminararbeit, Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Doktorarbeit handelt, vor der Berechnung von t-Tests, Pearson-Korrelationen und einigen anderen statistischen Analyseverfahren sollte geprüft werden, ob eine Normalverteilung vorliegt. Beim Kolmogorow-Smirnow-Test wird die größte Einzelwertabweichung eines Wertes von der Statistik einer idealen Normalverteilung bestimmt. Überschreitet diese eine gewisse Grenze, sinkt der p-Wert des Kolmogorow-Smirnow-Tests unter 0,05, was ausdrückt, dass eine Normalverteilung nicht angenommen werden sollte. Ist der p-Wert größer als 0,05, kann eine Normalverteilung angenommen werden.
Shapiro-Wilk-Test als Alternative oder Ergänzung zum Kolmogorow-Smirnow-Test
Ein weiteres Verfahren der Statistik mit dem ein Ghostwriter für Statistik entscheiden kann, ob eine Normalverteilung vorliegt und ob nachfolgend parametrische oder parameterfreie Verfahren genutzt werden sollen, ist der Shapiro-Wilk-Test. Wie auch im Falle des Kolmogorow-Smirnow-Tests zeigt ein p-Wert von 0,05 oder weniger an, dass die Annahme der Normalverteilung verworfen werden sollte. Ein wichtiger Vorteil des Shapiro-Wilk-Tests besteht darin, dass er auch bei kleinen Stichproben aussagekräftige Ergebnisse liefert, was auf den Kolmogorow-Smirnow-Test nur bedingt zutrifft. Häufig werden in der Statistik der Shapiro-Wilk-Test und der Kolmogorow-Smirnow-Test kombiniert eingesetzt, was in SPSS, Stata oder RStudio problemlos möglich ist. Im Falle eines widersprüchlichen Ergebnisses beider Verfahren sollte besser nicht von einer Normalverteilung ausgegangen werden.
Ghostwriter für Statistik wissen um die Tücken der Voraussetzungsprüfung
Die Normalverteilung ist nur eine Voraussetzung für einige parametrische Testverfahren in der Statistik. Daneben gibt es aber noch viele andere Voraussetzungen, die bei der Anwendung parametrischer Verfahren erfüllt sein müssen. Andernfalls bleibt nur die Nutzung parameterfreier Alternativen. Professionellen Ghostwritern für Statistik ist bekannt, dass viele StudentInnen bei der statistischen Auswertung zu Seminararbeiten, Bachelorarbeiten, Masterarbeiten oder der Doktorarbeit Schwierigkeiten haben, weil sie sich unsicher sind, ob sie ein parametrisches oder parameterfreies Verfahren nutzen sollten. Kommen Sie auf uns zu – wir helfen bei Unsicherheiten gerne weiter!