GNU R: Signifikanztests
Mit R
lassen sich diverse Signifikanztests durchführen.
Testauswahl
BearbeitenBei 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
BearbeitenTest | Durchführung in R |
Chi-Quadrat-Test (χ2) | chisq.test
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exakter Test nach Fisher | fisher.test
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Kolmogoroff-Smirnov-Test | ks.test
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Mann-Whitney-Test | wilcox.test , mit spezieller Optionseinstellungwilcox_test aus dem coin -Package
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Shapiro-Wilk-Test | shapiro.test
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t-Test | t.test
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Varianzquotienten-Test (alias F-Test) |
var.test
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Welch-Test | t.test , mit spezieller Optionseinstellung
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Wilcoxon-Test | wilcox.test
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Weblinks
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InhaltsverzeichnisBearbeiten
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