UE Angewandte Statistik Termin 4 – Gruppenvergleichstests

Martina Koller

Institut für Pflegewissenschaft

SoSe 2015

0

INHALT

1 Allgemeiner Überblick ..................................................................................................................... 1

2 Normalverteilung ............................................................................................................................ 2

2.1 Explorative Datenanalyse ........................................................................................................ 3

2.2 Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest .................................................................................... 4

3 Vergleichstests für zwei unabhängige Stichproben ........................................................................ 7

4 Vergleichstest für mehr als zwei unabhängige Stichproben ......................................................... 12

4.1 Varianzanalyse ....................................................................................................................... 12

4.2 Kruskal Wallis Test ................................................................................................................. 16

5 Vergleichstest für zwei abhängige Stichproben ............................................................................ 19

5.1 T-Test für abhängige Stichproben ......................................................................................... 20

5.2 Wilcoxon Vorzeichen-Rang-Test............................................................................................ 22

1

1 Allgemeiner Überblick

2

2 Normalverteilung

0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Rechtsschiefe (linkssteile) Verteilung

0

5

10

15

20

25

30

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21

Linksschiefe (rechtssteile) Verteilung

3

2.1 Explorative Datenanalyse

Datensatz: Gesundheitsbefragung.sav

S

PS

S

Analysieren � Deskriptive Statistik� Explorative Datenanlyse ...

Abängige Variable: BMI

Diagramm: Stengel-Blatt ausschalten Histogramm

4

2.2 Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest

5

S

PS

S Analysieren � Nichtparametrische Tests � Veraltete Dialogfelder � KS bei einer SP...

Testvariable: BMI

Testverteilung: normal

S

PS

S Analysieren � Nichtparametrische Tests� Eine Stichprobe ...

Ziel: Beobachtete und hypothetische Daten automatisch vergleichen

Testfelder: BMI

6

7

3 Vergleichstests für zwei unabhängige Stichproben

8

Gibt es einen signifikanten Unterschied im durchschnittlichen BMI zwischen

Vegetariern und nicht Vegetariern?

S

PS

S

Analysieren � Deskriptive Statistik� Explorative Datenanlyse ...

Abhängige Variable: BMI

Diagramm: Stengel-Blatt ausschalten

Histogramm Nomralverteilungsdiagramm mit Tests

9

T-Test für unabhängige Stichproben

SP

SS

Analysieren � Mittelwerte vergleichen

� t-Test bei unabhängigen Stichproben ...

Testvariable(n): BMI

Gruppierungsvariable: VEG

Gruppen def.: Gruppe 1: 0

Gruppe 2: 1

10

Mann-Whitney U-Test

SP

SS

Analysieren � Nichtparametrische Tests � Alte Dialogfelder => Zwei unabhängige

Stichproben ...

Testvariablen: BMI Gruppierungsvariable: VEG

Gruppen def.: Gruppe 1: 0

Gruppe 2: 1

Test: Mann-Whitney-U-Test

11

S

PS

SAnalysieren � Nicht parametrische Tests � Unabhängige Stichproben

Ziel: „Verteilungen zwischen Gruppen automatisch vergleichen

Felder: Testfelder – BMI

Gruppen – VEG

(korrekte Einstellung der Datenniveaus vor dem Einstieg ins

Menü notwendig!!!)

Einstellungen: Test auswählen - automatisch

Testoptionen - Signifikanzniveau: 0,05

12

4 Vergleichstest für mehr als zwei unabhängige Stichproben

+

4.1 Varianzanalyse

13

14

Gibt es in der Wiener Bevölkerung einen signifikanten Unterschied im

durchschnittlichen BMI je nach Essverhalten?

S

PS

S Diagramme � Veraltete Dialogfelder � Boxplot � einfach

Variable: BMI Kategorienachse: essen2

15

S

PS

SAnalysieren � Mittelwerte vergleichen � Einfaktorielle ANOVA ...

Abhängige Variable: BMI

Faktor: essen2

Optionen: Deskriptive Statistiken

Homogenität der Varianzen

Post Hoc ...: Test: Bonferroni

16

4.2 Kruskal Wallis Test

S

PS

S

Analysieren � Nichtparametrische Test � Alte Dialogfelder � k unabhängige

Stichproben ...

Testvariablen: BMI

Gruppenvariable: essen2 Bereich definieren: 1 (Minimum) 4 (Maximum)

Welchen Test durchführen: Kruskal-Wallis-H

S

PS

S Analysieren � Nichtparametrische Test � unabhängige Stichproben ...

Ziel: Verteilungen zwischen Gruppen automatisch vergleichen

Felder: Testfelder: BMI; Gruppen, essen2

17

18

19

5 Vergleichstest für zwei abhängige Stichproben

20

5.1 T-Test für abhängige Stichproben

Unterscheidet sich die Hautsymptombelastung von onkologisch erkrankten

PatientInnen am Beginn der Chemotherapie und 3 Wochen nach Beginn?

(Datensatz: Hautsymptome.sav)

Schritt 1: Testung, ob die Differenz der beiden Zeitpunkte normalverteilt ist:

S

PS

S Transformieren � Variable berechnen � Veraltete

Zielvariable: Diff_Haut

Nummerischer Ausdruck: B_Index_Skindex_Haut - M_Index_Skindex_Haut

S

PS

S Analysieren � Nichtparametrische Tests � Veraltete Dialogfelder � KS bei einer SP...

Testvariable: Diff_Haut

Testverteilung: normal

21

S

PS

S Analysieren � Mittelwerte vergleichen � t-Test bei verbundenen Stichproben ...

Gepaarte Variablen: B_Index_Skindex_Haut / M_Index_Skindex_Haut

22

5.2 Wilcoxon Vorzeichen-Rang-Test

23

S

PS

S Analysieren � Nicht parametrische Tests � Alte Dialogfelder => Zwei verbundene

Stichproben ...

Testpaare:B_Index_Skindex_Haut / M_Index_Skindex_Haut

S

PS

S

Analysieren � Nicht parametrische Tests � Verbundene Stichproben

Ziel: beobachtete und hypothetische Daten automatisch

vergleichen

Felder: Testfelder: B_Index_Skindex_Haut / M_Index_Skindex_Haut (korrekte Einstellung der Datenniveaus vor dem Einstieg ins

Menü notwendig!!!)

Einstellungen: Test auswählen - automatisch

Testoptionen - Signifikanzniveau: 0,05

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