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Parametrische und Nichtparametrische Tests

Wenn du einen Hypothesentest berechnen möchtest, musst du zunächst die Voraussetzungen des Hypothesentests prüfen. Eine sehr häufige Voraussetzung ist, dass die verwendeten Daten einer gewissen Verteilung unterliegen müssen, meistens der Normalverteilung. Sind deine Daten normalverteilt, können in der Regel parametrische Tests verwendet werden, sind sie nicht normalverteilt, werden in der Regel nicht-parametrischer Test verwendet.

Parametrische Tests vs. Nichtparametrische Tests

Parametrische Tests

Sind die Daten normalverteilt werden die parametrischen Tests wie der t-Test, die ANOVA oder die Pearson-Korrelation berechnet.

Nichtparametrische Tests

Sind die Daten nicht normalverteilt werden die nichtparametrischen Tests berechnet. Dies sind zum Beispiel der Mann-Whitney U Test oder der Wilcoxon-Test.

Nichtparametrische Tests werden also dann berechnet, wenn das Skalenniveau nicht metrische ist, die wahre Verteilung der Zufallsvariablen nicht bekannt ist oder die Stichprobe einfach zu klein ist und damit keine Normalverteilung angenommen werden kann. Um eine Normalverteilung anzunehmen, sollte die Stichprobe zumindest größer als 30 Fälle sein.

Damit sind nichtparametrische Tests robuster als parametrische Tests und können in deutlich mehr Situationen berechnet werden. Parametrische Tests haben jedoch eine größere statistische Aussagekraft als die nichtparametrischen Tests. Wenn die Anforderungen für einen parametrischen Test erfüllt sind, sollte daher immer dieser verwendet werden.

In der folgenden Tabelle sind die häufigsten parametrischen und nichtparametrischen Tests aufgelistet. Je nachdem, wie viele Stichproben vorliegen, und ob diese abhängig oder unabhängig sind gibt es jeweils einen parametrischen und einen nichtparametrischen Test.

Parametrisch Nichtparametrisch
Eine Stichprobe Einfacher t-Test Wilcoxon-Test für eine Stichprobe
Zwei abhängige Stichproben Gepaarter t-Test Wilcoxon-Test
Zwei unabhängige Stichproben Ungepaarter t-Test Mann-Whitney U Test
Mehr als zwei unabhängige Stichproben Einfaktorielle ANOVA Kruskal-Wallis-Test
Mehr als zwei abhängige Stichproben Messwiederholungs-ANOVA Friedman-Test
Korrelation zwischen zwei Stichproben Pearson-Korrelation Spearman-Korrelation

Wenn du DATAtab verwendest, kannst du die Voraussetzungen für deinen Hypothesentest prüfen lassen, sind die Voraussetzungen nicht erfüllt, entferne einfach den Haken bei "Parametrischer Test", dann wird automatisch das nicht parametrische Pendant berechnet.

Parametrische und Nichtparametrische Tests

Hier erfährst du, wie du deine Daten auf Normalverteilung prüfen kannst.

Parametrische und Nichtparametrische Testverfahren berechnen

Parametrische und Nichtparametrische Testverfahren können direkt online hier auf DATAtab berechnet werden, hierfür besuche einfach den Hypothesentest Rechner und wähle die Variablen aus, die du untersuchen möchtest. Anschließend hast du die Wahl, ob du einen parametrischen Test oder einen nichtparametrischen Test berechnen möchtest.


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DATAtab zitieren: DATAtab Team (2024). DATAtab: Online Statistics Calculator. DATAtab e.U. Graz, Austria. URL https://datatab.de

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