Normalverteilungsannahme verletzt wie fahre ich fort?
Hallo zusammen,
ich habe einen Datensatz von insgesamt 150 und Sub-Gruppen von jeweils 50 Daten, die miteinander verglichen werden sollten. Geplant waren eine Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse und der t-test.
Hierfür ist allerdings stand meiner Forschung eine Normalverteilung nötig, welche den nicht gegeben ist.
Was kann ich hier jetzt tun, damit ich trotz allem die Daten anständig auswerten kann?
Vielen Dank schon mal für die Antworten :)
1 Antwort
Der t-Test erfordert keine Normalverteilung der abhängigen Variable. Der t-Test fragt nach Normalverteilung der abhängigen Variable in jeder der beiden Gruppen getrennt. Aber auch das nur bei kleinen Gesamtstichprobengrößen. Ab n> 30 kann man das getrost vergessen, da ist der Test robust.
Da es 3 Gruppen sind, hätte ich eher eine einfaktorielle Varianzanalyse erwartet. Auch diese fragt nur nach der Verteilung in den einzelnen Gruppen,, oder noch einfacher: nach dem Vorhersagefehler (den Residuen) des Modells. Und auch hier ist das bei n> 30 ignorierbar.
Die lineare Regression erfordert keine Normalverteilung der abhängigen Variable. Gefragt ist die Verteilung der Vorhersagefehler des Modells (Residuen). Auch hier ist die Analyse ab ca. n > 30 robust gegen Abweichungen von dieser Annahme.
Und wenn Du sowieso schon lineare Regressionen machen willst, kannst Du auf (Pearson-)Korrelationen doch eigentlich verzichten.