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Hallo zusammen,

im Rahmen einer Studienarbeit werte ich eine Messreihe aus. In der Messreihe wurden die Bewegungsstartzeitpunkte von 3 Gelenken (Hand, Ellbogen, Schulter) aufgenommen. Durchgeführt wurde der Versuch mit 18 Personen. Sprich ich habe zu jedem 18 Zeitwerte.

Mit Hilfe eines statistischen Tests möchte ich nun prüfen, ob die 3 Zeitpunkte signifikant voneinander abweichen oder eben nicht. Jetzt zu meiner Frage: sind meine Stichproben abhängig oder unabhängig? Ich bin auch mit Google und Co. nicht so wirklich dahinter gestiegen.

Und dann noch die anschließende Frage, welchen Test ich dann wähle?! Wenn die Stichprobe abhängig ist den Friedman-Test und wenn sie unabhängig ist den Kruskal-Wallis-Test?

Danke für eure Hilfe!
tonai

Drei Messungen gehören jeweils zu ein- und derselben Person, das sind demnach
abhängige Beobachtungen. Wolltest Du Kruskal-Wallis benutzen, würde jede
Person in 3 verschiedenen Gruppen auftauchen.

Friedman wäre eine robuste Wahl.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

tonai hat geschrieben:Ich habe die Daten gerade mal noch auf Normalverteilung getestet und sie sind normalverteilt.

Sind sie nicht. Erstens sind Stichproben-Daten nie exakt normalverteilt.
Zweitens interessiert aber gar nicht, ob die Daten normalverteit sind,
sondern ob die Grundgesamtheit, aus der sie stammen, normalverteilt
ist. Und wenn Du das testest, dann hast Du bei n=18 zu wenig power
für den Normalverteilungstest, um aus einem nicht-signifikanten Test
irgendwas ableiten zu können. Wenn Du dieselbe kleine Stichprobe
auch noch auf andere Verteilungsformen testen würdest, dann
würdest Du häufig ein statistisch nicht-signifikantes Ergebnis erhalten;
das heißt aber nicht, dass Deine Daten gleichzeitig aus z.B. einer
normal- beta- und exponenziell verteilten Grundgesamtheit stammen.

Du musst Dich also entweder auf die Robustheit der Varianzanalysen
gegenüber nicht-Normalverteiltheit von Daten in der Grundgesamtheit
verlassen, oder ein "nonparametrisches" Verfahren verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

PodnerStibbons