Mann-Whitney U-Test: Unterschied zwischen den Versionen
Zeile 6: | Zeile 6: | ||
-> Statistische Prüfgrösse daraus abgeleitet (U-Wert: kleine Stichproben, z-Wert: grosse Stichproben) | -> Statistische Prüfgrösse daraus abgeleitet (U-Wert: kleine Stichproben, z-Wert: grosse Stichproben) | ||
− | Hypothesen U- Test von Mann Whitney | + | Hypothesen U- Test von Mann Whitney: |
− | -H0: µ(u) = n1*n2/2 | + | ''-H0: µ(u) = n1*n2/2 |
-H1: µ(u) ≠ n1*n2/2 | -H1: µ(u) ≠ n1*n2/2 | ||
− | + | '' | |
Vorraussetzungen U- Test von Mann Whitney | Vorraussetzungen U- Test von Mann Whitney | ||
-> Merkmal in der Population stetig (Normalverteilung nicht erforderlich) | -> Merkmal in der Population stetig (Normalverteilung nicht erforderlich) |
Version vom 16. April 2020, 13:26 Uhr
Der Mann-Whitney-U-Test ist ein nicht-parametrisches statistisches Verfahren und dient der Überprüfung, ob sich die zentrale Tendenz in zwei unabhängigen Gruppen (oder Stichproben) unterscheidet
U Test von Mann Whitney -> Grundprinzip: Messwerte zweier Stichproben werden in eine Rangreihe gebracht -> Summe der Rangplätze der beiden Stichproben werden in Bezug zueinander gesetzt -> Statistische Prüfgrösse daraus abgeleitet (U-Wert: kleine Stichproben, z-Wert: grosse Stichproben)
Hypothesen U- Test von Mann Whitney:
-H0: µ(u) = n1*n2/2
-H1: µ(u) ≠ n1*n2/2 Vorraussetzungen U- Test von Mann Whitney -> Merkmal in der Population stetig (Normalverteilung nicht erforderlich) -> Verteilungsform sollte in beiden Stichproben gleich sein -> Varianzen beider Stichproben sollte ähnlich sein -> Ordinalskalenniveau reicht aus
R Kommando: wilcox.test(x, y)