SPSS NormalitätsanalyseIbm

Die Normalitätsanalyse in SPSS Statistics ist eine essenzielle Funktion, um zu prüfen, ob ein Datensatz der Normalverteilung entspricht. In SPSS Version 30 wurde diese Analyse um erweiterte Tests und grafische Darstellungen ergänzt. Zu den verfügbaren Tests gehören univariate Verfahren wie der Anderson-Darling-Test, der besonders empfindlich auf Abweichungen in der Verteilung reagiert, sowie multivariate Tests wie der Henze-Zirkler-Test, der es ermöglicht, die Normalität bei mehrdimensionalen Datensätzen zu prüfen.

Neben den Tests stellt SPSS Version 30 verschiedene Plots zur Verfügung, wie den Q-Q-Plot und dem Histogramm vergleich, um visuell festzustellen, ob die Daten der theoretischen Normalverteilung folgen. Diese Funktionen erleichtern es dir, Annahmen für statistische Analysen zu überprüfen und fundierte Entscheidungen für die weitere Analyse zu treffen. Eine korrekte Normalitätsanalyse ist wichtig, da viele statistische Tests eine normalverteilte Datengrundlage als Voraussetzung haben, um valide Ergebnisse zu liefern.

1. Kolmogorov-Smirnov-Test: Prüft, ob eine Stichprobe einer bestimmten Verteilung folgt. Ideal für größere Stichproben.
2. Shapiro-Wilk-Test: Besonders gut geeignet für kleine Stichproben und gilt als einer der genauesten Tests zur Überprüfung der Normalverteilung.
3. Anderson-Darling-Test: Ein Test, der die Anpassung einer empirischen Verteilung an eine theoretische Verteilung überprüft und empfindlich auf Abweichungen an den Enden der Verteilung reagiert.
4. Lilliefors-Test: Eine Anpassung des Kolmogorov-Smirnov-Tests, die auch für normalverteilte Daten mit unbekannten Parametern verwendet werden kann.
5. D’Agostino-Pearson-Test: Kombiniert Skewness und Kurtosis, um Abweichungen von der Normalverteilung zu identifizieren.

1. Henze-Zirkler-Test: Ein Test zur Überprüfung der multivariaten Normalverteilung, besonders bei mehrdimensionalen Datensätzen.
2. Mardia’s Test: Untersucht sowohl die Skewness als auch die Kurtosis in mehrdimensionalen Daten und gibt Aufschluss darüber, ob die Verteilung multivariat normal ist.

1. Q-Q-Plot (Quantile-Quantile-Plot): Vergleicht die quantilenbasierten Verteilungen der Daten mit einer theoretischen Normalverteilung.
2. P-P-Plot (Probability-Probability-Plot): Vergleicht die kumulativen Verteilungen der Daten mit einer theoretischen Verteilung.
3. Histogramme mit Normalverteilungskurve: Zeigt die Datenverteilung und überlagert eine theoretische Normalverteilungskurve zum visuellen Vergleich.
4. Boxplot: Zeigt Abweichungen und Ausreißer in den Daten, die Hinweise auf Nicht-Normalität geben können.

• Deskriptive Statistiken wie Skewness und Kurtosis-Werte können berechnet werden, um einen ersten Eindruck über die Verteilung zu bekommen.
• Bootstrapping-Techniken: Bietet eine Möglichkeit zur Untersuchung der Verteilungseigenschaften und zur Validierung von Schätzungen.

Diese Tests und Visualisierungen in SPSS helfen dir, fundierte Entscheidungen zu treffen, ob deine Daten den Voraussetzungen für bestimmte statistische Analysen entsprechen.