Kolmogorow Smirnow Test

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Kolmogorow Smirnow Test

Beitragvon delacre » Do 7. Nov 2019, 16:12

Hallo!

Ich bin gerade am Anfang meiner Datenauswertung eine Stichprobe von insgesamt 331 Personen. Jetzt wollte ich zum Beispiel im ersten Schritt das Alter auf Normalverteilung überprüfen und dann eben auch nach Geschlechtern getrennt.

Hierfür kann ich ja eigentlich schon den Kolmogorow Smirnow Test verwenden, oder? Ich habe das jetzt alles mal so bei Excel eingegeben und bekomme auch eine vernünftige maximale Abweichung heraus, die ich ja mit dem "kritischen Wert" vergleichen muss. Da habe ich auch schon einschlägige Tabellen gefunden, die gehen allerdings nur bis zu einer Stichprobengröße von 35.

Eine Formel für die Berechnung von n>35 lautet laut den Tabellen: d(Alpha)= sqrt(ln(2/alpha)/sqrt(2*n).

In meinem Fall wäre das, bei einem Signifikanzniveau von 5%, bzw. 0,05: sqrt(ln(2/0,05)/sqrt(2*331) = 0.378645442944256

Da im Falle einer Stichprobe von 35, bei Alpha=0,05 kritische Werte von 0,2242 angegeben werden, erscheint mir meine Berechnung doch etwas hoch. Ist der Test einfach nicht der Richtige, oder habe ich einen Denkfehler darin?

Vielen Dank schon einmal!

Isabelle
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Re: Kolmogorow Smirnow Test

Beitragvon PonderStibbons » Do 7. Nov 2019, 16:28

Ich bin gerade am Anfang meiner Datenauswertung eine Stichprobe von insgesamt 331 Personen. Jetzt wollte ich zum Beispiel im ersten Schritt das Alter auf Normalverteilung überprüfen und dann eben auch nach Geschlechtern getrennt.

Warum und wozu? Die Information, ob eine Variable aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammt,
braucht man normalerweise für nichts.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Kolmogorow Smirnow Test

Beitragvon delacre » Do 7. Nov 2019, 16:56

Um die Stichprobe mit einer Kontrollgruppe zu vergleichen zum Beispiel. Dafür brauche ich doch eine Normalverteilung um das Signifikanzniveau zu berechnen, dachte ich

? Es handelt sich jetzt nicht nur um das Alter, sondern ich habe später auch noch andere Fragestellungen, bei welchen Subgruppen von mehr als 35 Personen mit dem Durchschnitt im Krankenhaus (es geht um Patienten) verglichen werden sollen. Um Tests wie den t-Test anzuwenden wäre es doch gut, zunächst einmal eine Normalverteilung zu belegen, dachte ich.
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Re: Kolmogorow Smirnow Test

Beitragvon delacre » Do 7. Nov 2019, 16:57

Ich bin jetzt nur gerade dabei, mich so langsam an die Thematik heran zu wagen und dachte das Alter wäre da ein erster guter Testversuch.
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Re: Kolmogorow Smirnow Test

Beitragvon PonderStibbons » Do 7. Nov 2019, 17:23

Um Tests wie den t-Test anzuwenden wäre es doch gut, zunächst einmal eine Normalverteilung zu belegen, dachte ich.

Wenn, dann nur die Verteilung in den einzelnen Gruppen. Bei n (Gesamt) > 30 ist das aber nicht mehr von Belang (zentraler Grenzwertsatz).
Du rechnest mit 331, wenn ich es richtig verstehe.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Kolmogorow Smirnow Test

Beitragvon delacre » Do 7. Nov 2019, 17:51

Ja tut mir leid das war ein bisschen missverständlich, ich wollte das bei der Stichprobe insgesamt nur mal als "Versuch" starten für die eigentlichen Berechnungen.

Aber sobald ich die Gruppe in männlich/weiblich aufteile, stehe ich ja wieder vor der gleichen Überlegung, die Zahl 331 ist ja beliebig austauschbar. Angenommen ich habe 120 Frauen und 206 Männer und möchte die beiden bzgl. des Alters vergleichen - brauche ich dann gar keinen Nachweis einer Normalverteilung um den t-Test anzuwenden? Schlicht und ergreifend weil n>35?

Das wäre jetzt ja wirklich ein Luxus, weil n=35 ja wirklich nicht sonderlich groß ist. Aber für Gruppen <35 muss ich ihn dann anwenden und kann nur bei Normalverteilung den t-Test anwenden, wenn ich das richtig verstanden habe?

Jetzt habe ich mir eben einmal ein Kapitel zum zentralen Grenzwertsatz heraus gesucht und werde mir das durchlesen ;)

Liebe grüße
delacre
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Re: Kolmogorow Smirnow Test

Beitragvon bele » Do 7. Nov 2019, 21:47

Aber für Gruppen <35 muss ich ihn dann anwenden und kann nur bei Normalverteilung den t-Test anwenden, wenn ich das richtig verstanden habe?


Je kleiner die Stichprobe, umso geringer die Power des Verteilungstests. Je kleiner die Stichprobe umso weniger aussagekräftig ist der nicht signifikante Verteilungstest.
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