EDV
GNU R
Mit R
lassen sich diverse Signifikanztests durchführen.
Testauswahl
Bei der Auswahl des geeigneten Verfahrens ist von entscheidener Bedeutung:
- das Datenniveau (nominal-ordinal-metrisch)
- ob die Daten normalverteilt sind
- die Stichprobe (verbunden/unverbunden)
NOMINAL | ORDINAL | METRISCH | ||||||
nicht normalverteilt, aber ähnlich |
normalverteilt | |||||||
unabhängig | abhängig | unabhängig | abhängig | unabhängig | abhängig | unabhängig | abhängig | |
χ2 für: k x l -Felder 2 x 2 Felder |
χ2 McNemar-Test für: 2 x 2 Felder |
Mann-Whitney |
Wilcoxon |
Mann-Whitney |
Wilcoxon |
F-Test (Varianzquotiententest) entscheidet über: |
t-Test für verbundene Stichproben | |
Varianz- homogenität t-Test |
Varianz- heterogenität Welch-Test | |||||||
nichtparametrische Testverfahren | parametrische Testverfahren | |||||||
Testdurchführung in R
Test | Durchführung in R |
Chi-Quadrat-Test (χ2) | chisq.test |
exakter Test nach Fisher | fisher.test |
Kolmogoroff-Smirnov-Test | ks.test |
Mann-Whitney-Test | wilcox.test , mit spezieller Optionseinstellungwilcox_test aus dem coin -Package |
Shapiro-Wilk-Test | shapiro.test |
t-Test | t.test |
Varianzquotienten-Test (alias F-Test) |
var.test |
Welch-Test | t.test , mit spezieller Optionseinstellung |
Wilcoxon-Test | wilcox.test |
Weblinks
Inhaltsverzeichnis
|
00 Jahre
This article is issued from Wikibooks. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.