Normalverteilung - testen oder nicht?

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Normalverteilung - testen oder nicht?

Beitragvon Isabella » So 22. Jun 2014, 13:54

Hallo zusammen,

ich habe 3 Gruppen, die ich in einem prä-post-Design (N=72, N=58, N=69) miteinander vergleiche. Da es meines Wissens keine non-parametrische Alternative zu einer ANOVA mit Messwiederholung in SPSS gibt, bin ich auf die Varianzanalyse "angewiesen", möchte jedoch auch mit den Voraussetzungen korrekt umgehen.

Zur Normalverteilung lese ich so viel unterschiedliches. Vielleicht könnt ihr mir helfen:
- Bei Gruppen > N=30 kann man die Normalverteilung annehmen (in meinem Histogrammen zeigt sich jedoch oft eine deutliche Schiefe, manche Kurven sind außerdem äußerst flach)
- Kolmogorov-Smirnov-Test wird bei "größerem" N schnell signifikant (ab wann kann man sich auf den Test nicht verlassen?)
- Die ANOVA ist robust gegenüber Verletzungen der NV, wenn die Gruppen "gleich groß" sind (wie viel Abweichung ist möglich?)

Was meint ihr?
Danke! und Grüße, Isabel
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Re: Normalverteilung - testen oder nicht?

Beitragvon PonderStibbons » So 22. Jun 2014, 14:38

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Re: Normalverteilung - testen oder nicht?

Beitragvon Isabella » So 22. Jun 2014, 16:26

Danke! Erspart viel Arbeit und Sorge :-)
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