Normalverteilung graphisch oder analytisch

Deskriptive Statistiken mit SPSS.

Normalverteilung graphisch oder analytisch

Beitragvon Gsorx » Di 12. Nov 2019, 14:50

Hallo zusammen,

Aus Verzweiflung und statischem Nicht-wissen wollte ich hier um Hilfe bitten.

Folgender Versuchsaufbau (biomechanische Studie):
10 Präparate, welche in 4 Versuchsphasen (jeweils Modifikation der Präparate zwischen Phasen) mit jeweils den gleichen 3 Test pro Phase getestet werden.
Gemessen werden dabei die kinetische Daten (Kraft) sowie kinematische Daten.

Die Hypothesen versuchen Unterschiede in den Testresultaten innerhalb und zwischen den verschiedenen Tests und Phasen festzustellen.

In einem ersten Schritt wollte ich die Messungen auf Normalverteilung untersuchen um dann zu entscheiden, welches Testverfahren weiter angewandt werden soll. Dabei muss man sagen, das mein statistisches Wissen aus Vorlesungen stammt, welche einige Jahre zurück liegt und nur mit wenig Motivation besucht wurden. Nach etwas googlen habe ich mit Hilfe on SPSS (Deskriptive Statistik -> Explorative Datenanalyse Kolmogorov-Smirnov- und Shapiro-Wilk-Test durchgeführt sowie verschiedene Diagrammme erstellt (Histogramm, Q-Q-Diagramm...). Ist das soweit ok?

Meine Frage ist jetzt folgendes. Sowohl K-S-T wie auch S-W-T stellen teilweise Normalverteilung fest, obwohl die Daten in den Graphen (va. Histogram) klar nicht normalverteilt sind... Wie gehe ich damit um bzw. was sollte ich höher gewichten?

Ich habe den Output von SPSS mit angehängt, damit es hoffentlich etwas klarer wird...

Voraus schon vielen Dank für jede Hilfe!
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Re: Normalverteilung graphisch oder analytisch

Beitragvon ponderstibbons » Di 12. Nov 2019, 16:08

Die Tests sind niemals in der Lage, Normalverteilung festzustellen/nachzuweisen/zu belegen.

Die Signifikanztests befassen sich mit der Frage, ob die Stichprobendaten mit der Nullhypothese
vereinbar sind, dass die Grundgesamtheit, aus der sie stammen, normalverteilt ist. Es liegt auf
der Hand, dass diese Nullhypothese nicht verworfen werden kann, wenn die Stichprobe klein ist.
Es ist in dem Fall von vornherein kaum möglich, genügend Evidenz gegen die Nullyhpothese
"Normalverteilung" aufzubringen. Würdest Du testen, ob Deine Stichprobendaten mit der Annahme
eine Gamma-oder einer Beta- (etc.) Verteilung vereinbar sind, kämen mutmaßlich ebenfalls
nichtsignifikante Resultate heraus.

Da ich mich mit biomechanischen Fragestellungen nicht auskenne, kann ich leider nicht sagen,
wie im vorliegenden Fall zu verfahren wäre. Es ist NB auch keine Frage der Software, also kein
spezielles SPSS-Problem.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: Normalverteilung graphisch oder analytisch

Beitragvon Gsorx » Di 12. Nov 2019, 17:35

Viele Dank und entschuldige das posten im falschen Forum. Gibt es eine Möglichkeit, den ganzen Beitrag zu verschieben? Ich möchte ungern einen neuen erstellen...

Die Studie ist eigentlich vergleichbar mit einer medizinischen Studie. Es werden 10 Probanden zum Zeitpunkt T0 auf verschiedene Variablen getestet, dann wird eine Behandlung durchgeführt, dann die gleichen Tests wiederholt. Insgesamt gibts 3 "Behandlungen". Messwerte sind dabei numerisch in mm bzw N.

So wie ich Dich verstehe bedeutet das also, dass bei so kleiner Stichprobe Test auf Normalität (der Grundgesamtheit) nicht sinnvoll ist, da die Nullhypothese nicht wiederlegt werden kann und daher meist Normalität angenommen wird? Was würdest du mir raten, wenn es um die Frage geht, welche Tests weiter verwendet werden sollen (hier wohl am ehesten Mutiway Anova bei Normalverteilung bzw. Friedmann-Test bei Nicht-Normalverteilung?).
Gsorx
 
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Re: Normalverteilung graphisch oder analytisch

Beitragvon strukturmarionette » Mi 13. Nov 2019, 00:57

Hi,

- Bei N =10 und AV-Maßeinheiten in mm und N könntest Du Dich mit den Möglichkeiten von Bootstrap und ggfs Bayes-Statistik in SPSS vertraut machen.
- Soweit es NV-Testungen betrifft, wurde bereits geantwortet
- Ansonsten eher ein Fachforum konsultieren
(Geht es vielleicht wieder um neues Rohmaterial für Implantate aus der Medizin?)

Gruß
S.
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