GNU R: Signifikanztests

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Mit R lassen sich diverse Signifikanztests durchführen.


Testauswahl[Bearbeiten]

Bei der Auswahl des geeigneten Verfahrens ist von entscheidener Bedeutung:

  1. das Datenniveau (nominal-ordinal-metrisch)
  2. ob die Daten normalverteilt sind
  3. die Stichprobe (verbunden/unverbunden)



NOMINAL ORDINAL METRISCH
nicht normalverteilt,
aber ähnlich
normalverteilt
unabhängig abhängig unabhängig abhängig unabhängig abhängig unabhängig abhängig

χ2
für:
k x l -Felder
2 x 2 Felder

χ2
McNemar-Test für:
2 x 2 Felder

Mann-Whitney

Wilcoxon

Mann-Whitney

Wilcoxon

F-Test
(Varianzquotiententest)
entscheidet über:

t-Test
für verbundene
Stichproben
Varianz-
homogenität

t-Test
Varianz-
heterogenität

Welch-Test
nichtparametrische Testverfahren parametrische Testverfahren

Testdurchführung in R[Bearbeiten]

Test Durchführung in R
Chi-Quadrat-Test (χ2) chisq.test
exakter Test nach Fisher fisher.test
Kolmogoroff-Smirnov-Test ks.test
Mann-Whitney-Test wilcox.test, mit spezieller Optionseinstellung
wilcox_test aus dem coin-Package
Shapiro-Wilk-Test shapiro.test
t-Test t.test
Varianzquotienten-Test
(alias F-Test)
var.test
Welch-Test t.test, mit spezieller Optionseinstellung
Wilcoxon-Test wilcox.test

Weblinks[Bearbeiten]


Inhaltsverzeichnis[Bearbeiten]