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Hallo zusammen,

im Zuge einer empirischen quantitativen Forschung wollte ich einen Kruskal-Wallis Test durchführen. Ich wollte untersuchen, ob das wöchentliche Sporttreiben (6-7 Mal, 4-5 Mal usw.) Einfluss auf die Teilnahme an Ausdauersportveranstaltungen (>8, 6-8 usw) hat. Da es sich um keine Normalverteilung handelt habe ich den Kruskal-Wallis Test angewendet und eine asymptotische Signifikanz von 0,000 erhalten.
Beim Versuch eines post-hoc Tests tritt dann leider folgende Fehlermeldung auf: "Berechnung nicht möglich", mit dem Verweis: "Die Testvariable ist nicht stetig".
Was habe ich falsch gemacht, bzw. wie könnte ich dieses Problem beheben?

Vielen Dank.
Grüße,
Luis

Da es sich um keine Normalverteilung handelt habe ich den Kruskal-Wallis Test angewendet

Überraschende Begründung. Normalverteilung von was?
Und wieso sollte es wichtig sein?

Aber vor allen Dingen ist Deine abhängige Variable
ordinalskaliert, daher geht eine Varianzanalyse o.ä.
ohnehin nicht.

Den Zusammenhang zwischen der ordinalskalierten
Variable Sporttreiben und der ordinalskalierten Variable
Teilnahme an Ausdauersportveranstaltungen kann
man mit der Spearman-Rangkorrelation analysieren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke für deine Antwort.
Dachte bei einer unabhängigen Stichprobe testet man (bei nicht metrischen Variablen) bei 2 Variablen mit dem Mann-Whitney U Test und bei >2 mit dem Kruskal-Wallis Test? Aber da muss ich wohl etwas falsch verstanden haben :/

Die Daten sind nicht normalverteilt, weshalb ich andere Tests wie den T-Test z.B. nicht durchführen kann. Auf Normalverteilung habe ich mithilfe von Histogrammen und auch durch Berechnung geprüft.
Laut Statistik am PC (youtube) kann sowohl der Whitney-U-Test als auch der Kruskal-Wallis-Test mit ordinal skalierten Daten durchgeführt werden...
Zum Beispiel habe ich die Frage, ob jüngere Personen vergleichsweise an mehr Ausdauersport-Events pro Jahr teilnehmen als ältere Personen mit dem Mann-Whitney-U-Test getestet (Einteilung der Altersgruppen in bis 30 und ab 30)

Die Daten sind nicht normalverteilt, weshalb ich andere Tests wie den T-Test z.B. nicht durchführen kann.

Wer hat Dir eingeredet, für die Durchführung eines t-Tests wäre Normalverteilung der abhängigen Variable erforderlich?
Allenfalls die Verteilung der Daten in jeder Gruppe sollte so sein. Aber auch das ist uninteressant, wenn die
Gesamtstichprobe ausreichend groß ist (n > 30).

Aber all das ist ohnedies irrelevant, denn Deine beschriebenen Variablen sind beide ordinalskaliert.
Ordinalskalierte Variablen können nicht normalverteilt sein oder nichtnormalverteilt. Es betrifft sie
schlicht nicht.

Laut Statistik am PC (youtube) kann sowohl der Whitney-U-Test als auch der Kruskal-Wallis-Test mit ordinal skalierten Daten durchgeführt werden...
Zum Beispiel habe ich die Frage, ob jüngere Personen vergleichsweise an mehr Ausdauersport-Events pro Jahr teilnehmen als ältere Personen mit dem Mann-Whitney-U-Test getestet (Einteilung der Altersgruppen in bis 30 und ab 30)

Aus einer mehrstufigen ordinalen Variable eine zweistufige kategoriale zu machen,
ist krasse Informationsvernichtung. Welches Verfahren für den Zusammenhang zweier
ordinalskalierter Variablen geeignet ist, habe ich bereits angegeben.

Mit freundlichen Grüßen

Hi,

Ich wollte untersuchen, ob das wöchentliche Sporttreiben (6-7 Mal, 4-5 Mal usw.) Einfluss auf die Teilnahme an Ausdauersportveranstaltungen (>8, 6-8 usw) hat.

- Es handelt sind doch um zwei abhängige Messungen, bei denen es sich zu allererst anbietet, das eimal deskriptiv kreuztabellarisch mit Anzahlen zu inspizieren.

Gruß
S.