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UE Angewandte Statistik Termin 4 – Gruppenvergleichstests
Martina Koller
Institut für Pflegewissenschaft
SoSe 2015
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0
INHALT
1 Allgemeiner Überblick ..................................................................................................................... 1
2 Normalverteilung ............................................................................................................................ 2
2.1 Explorative Datenanalyse ........................................................................................................ 3
2.2 Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest .................................................................................... 4
3 Vergleichstests für zwei unabhängige Stichproben ........................................................................ 7
4 Vergleichstest für mehr als zwei unabhängige Stichproben ......................................................... 12
4.1 Varianzanalyse ....................................................................................................................... 12
4.2 Kruskal Wallis Test ................................................................................................................. 16
5 Vergleichstest für zwei abhängige Stichproben ............................................................................ 19
5.1 T-Test für abhängige Stichproben ......................................................................................... 20
5.2 Wilcoxon Vorzeichen-Rang-Test............................................................................................ 22
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1
1 Allgemeiner Überblick
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2
2 Normalverteilung
0
5
10
15
20
25
30
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21
Rechtsschiefe (linkssteile) Verteilung
0
5
10
15
20
25
30
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21
Linksschiefe (rechtssteile) Verteilung
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3
2.1 Explorative Datenanalyse
Datensatz: Gesundheitsbefragung.sav
S
PS
S
Analysieren � Deskriptive Statistik� Explorative Datenanlyse ...
Abängige Variable: BMI
Diagramm: Stengel-Blatt ausschalten Histogramm
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4
2.2 Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest
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5
S
PS
S Analysieren � Nichtparametrische Tests � Veraltete Dialogfelder � KS bei einer SP...
Testvariable: BMI
Testverteilung: normal
S
PS
S Analysieren � Nichtparametrische Tests� Eine Stichprobe ...
Ziel: Beobachtete und hypothetische Daten automatisch vergleichen
Testfelder: BMI
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3 Vergleichstests für zwei unabhängige Stichproben
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8
Gibt es einen signifikanten Unterschied im durchschnittlichen BMI zwischen
Vegetariern und nicht Vegetariern?
S
PS
S
Analysieren � Deskriptive Statistik� Explorative Datenanlyse ...
Abhängige Variable: BMI
Diagramm: Stengel-Blatt ausschalten
Histogramm Nomralverteilungsdiagramm mit Tests
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9
T-Test für unabhängige Stichproben
SP
SS
Analysieren � Mittelwerte vergleichen
� t-Test bei unabhängigen Stichproben ...
Testvariable(n): BMI
Gruppierungsvariable: VEG
Gruppen def.: Gruppe 1: 0
Gruppe 2: 1
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10
Mann-Whitney U-Test
SP
SS
Analysieren � Nichtparametrische Tests � Alte Dialogfelder => Zwei unabhängige
Stichproben ...
Testvariablen: BMI Gruppierungsvariable: VEG
Gruppen def.: Gruppe 1: 0
Gruppe 2: 1
Test: Mann-Whitney-U-Test
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11
S
PS
SAnalysieren � Nicht parametrische Tests � Unabhängige Stichproben
Ziel: „Verteilungen zwischen Gruppen automatisch vergleichen
Felder: Testfelder – BMI
Gruppen – VEG
(korrekte Einstellung der Datenniveaus vor dem Einstieg ins
Menü notwendig!!!)
Einstellungen: Test auswählen - automatisch
Testoptionen - Signifikanzniveau: 0,05
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12
4 Vergleichstest für mehr als zwei unabhängige Stichproben
+
4.1 Varianzanalyse
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14
Gibt es in der Wiener Bevölkerung einen signifikanten Unterschied im
durchschnittlichen BMI je nach Essverhalten?
S
PS
S Diagramme � Veraltete Dialogfelder � Boxplot � einfach
Variable: BMI Kategorienachse: essen2
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15
S
PS
SAnalysieren � Mittelwerte vergleichen � Einfaktorielle ANOVA ...
Abhängige Variable: BMI
Faktor: essen2
Optionen: Deskriptive Statistiken
Homogenität der Varianzen
Post Hoc ...: Test: Bonferroni
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16
4.2 Kruskal Wallis Test
S
PS
S
Analysieren � Nichtparametrische Test � Alte Dialogfelder � k unabhängige
Stichproben ...
Testvariablen: BMI
Gruppenvariable: essen2 Bereich definieren: 1 (Minimum) 4 (Maximum)
Welchen Test durchführen: Kruskal-Wallis-H
S
PS
S Analysieren � Nichtparametrische Test � unabhängige Stichproben ...
Ziel: Verteilungen zwischen Gruppen automatisch vergleichen
Felder: Testfelder: BMI; Gruppen, essen2
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5 Vergleichstest für zwei abhängige Stichproben
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5.1 T-Test für abhängige Stichproben
Unterscheidet sich die Hautsymptombelastung von onkologisch erkrankten
PatientInnen am Beginn der Chemotherapie und 3 Wochen nach Beginn?
(Datensatz: Hautsymptome.sav)
Schritt 1: Testung, ob die Differenz der beiden Zeitpunkte normalverteilt ist:
S
PS
S Transformieren � Variable berechnen � Veraltete
Zielvariable: Diff_Haut
Nummerischer Ausdruck: B_Index_Skindex_Haut - M_Index_Skindex_Haut
S
PS
S Analysieren � Nichtparametrische Tests � Veraltete Dialogfelder � KS bei einer SP...
Testvariable: Diff_Haut
Testverteilung: normal
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21
S
PS
S Analysieren � Mittelwerte vergleichen � t-Test bei verbundenen Stichproben ...
Gepaarte Variablen: B_Index_Skindex_Haut / M_Index_Skindex_Haut
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5.2 Wilcoxon Vorzeichen-Rang-Test
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S
PS
S Analysieren � Nicht parametrische Tests � Alte Dialogfelder => Zwei verbundene
Stichproben ...
Testpaare:B_Index_Skindex_Haut / M_Index_Skindex_Haut
S
PS
S
Analysieren � Nicht parametrische Tests � Verbundene Stichproben
Ziel: beobachtete und hypothetische Daten automatisch
vergleichen
Felder: Testfelder: B_Index_Skindex_Haut / M_Index_Skindex_Haut (korrekte Einstellung der Datenniveaus vor dem Einstieg ins
Menü notwendig!!!)
Einstellungen: Test auswählen - automatisch
Testoptionen - Signifikanzniveau: 0,05
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