Mann-Whitney U-Test: Unterschied zwischen den Versionen
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-> Summe der Rangplätze der beiden Stichproben werden in Bezug zueinander gesetzt | -> Summe der Rangplätze der beiden Stichproben werden in Bezug zueinander gesetzt | ||
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-> Statistische Prüfgrösse daraus abgeleitet (U-Wert: kleine Stichproben, z-Wert: grosse Stichproben) | -> Statistische Prüfgrösse daraus abgeleitet (U-Wert: kleine Stichproben, z-Wert: grosse Stichproben) | ||
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-H1: µ(u) ≠ n1*n2/2 | -H1: µ(u) ≠ n1*n2/2 | ||
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Vorraussetzungen U- Test von Mann Whitney | Vorraussetzungen U- Test von Mann Whitney | ||
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-> Merkmal in der Population stetig (Normalverteilung nicht erforderlich) | -> Merkmal in der Population stetig (Normalverteilung nicht erforderlich) | ||
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-> Verteilungsform sollte in beiden Stichproben gleich sein | -> Verteilungsform sollte in beiden Stichproben gleich sein | ||
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-> Varianzen beider Stichproben sollte ähnlich sein | -> Varianzen beider Stichproben sollte ähnlich sein | ||
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| + | -> Ordinalskalenniveau reicht aus | ||
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| + | R Kommando: wilcox.test(x, y) | ||
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| + | Rechenbeispiel: [https://www.beratung-statistik.de/statistik-beratung-infos/r-tutorial/r-wilcoxon-mann-whitney/] | ||
Aktuelle Version vom 16. April 2020, 13:35 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)
Rechenbeispiel: [1]
