Normalverteilung - größere Aussagekraft = Tests oder Bild
Verfasst: Sa 12. Sep 2020, 08:26
Guten Morgen,
folgendes Problem liegt mir bei der Überprüfung eines Datensatz auf Normalverteilung (in SPSS) vor und nun stehe ich für meine Arbeit in Erklärungsnot:
Die Tests (Kolmogorov-Smirnow - und Shapiro-Wilk-Test) zeigen mir, dass die Daten keine Normalverteilung folgen.
Allerdings kann man z.B. beim Q-Q-Diagramm erkennen, dass die meisten Punkten nahezu der Gerade (erwartete Normalgerade) folgen, weshalb man auf Normalverteilung schließen kann.
Natürlich hängt es immer darauf an, was für Tests ich später nutzen möchte, da einige Tests auch gegenüber der Verletzung der Normalverteilung relativ robust sind... aber welcher Lösung schenkt man am Ende mehr Glauben?
Danke im Voraus
folgendes Problem liegt mir bei der Überprüfung eines Datensatz auf Normalverteilung (in SPSS) vor und nun stehe ich für meine Arbeit in Erklärungsnot:
Die Tests (Kolmogorov-Smirnow - und Shapiro-Wilk-Test) zeigen mir, dass die Daten keine Normalverteilung folgen.
Allerdings kann man z.B. beim Q-Q-Diagramm erkennen, dass die meisten Punkten nahezu der Gerade (erwartete Normalgerade) folgen, weshalb man auf Normalverteilung schließen kann.
Natürlich hängt es immer darauf an, was für Tests ich später nutzen möchte, da einige Tests auch gegenüber der Verletzung der Normalverteilung relativ robust sind... aber welcher Lösung schenkt man am Ende mehr Glauben?
Danke im Voraus