Entscheidungsbaum für statistische Methoden: Wann nutze ich welche statistische Verfahren?
Steht man vor der Herausforderung, eine wissenschaftliche Fragestellung oder Hypothese statistisch zu überprüfen, steht oft die Frage im Raum: "Welches statistische Verfahren soll ich für meine Hypothese anwenden?" Diese Frage ist keineswegs trivial, da die Wahl des richtigen Verfahrens entscheidend für die Qualität und Aussagekraft Ihrer Analyse ist. Dieser Entscheidungsbaum ist darauf ausgelegt, Ihnen bei genau dieser Entscheidungsfindung zu helfen. Der Baum navigiert Sie durch eine Reihe von Fragen, die verschiedene Aspekte Ihrer Daten und Ihrer Forschungsfrage beleuchten. Dabei werden relevante Themen wie die Art der Analyse, die Skalenebenen der Variablen und die Verteilung der Daten abgedeckt. Anhand Ihrer Antworten empfiehlt der Baum dann das am besten geeignete statistische Verfahren für Ihre spezifische Situation. Ob es um den Vergleich von Mittelwerten geht, die Untersuchung von Zusammenhängen oder die Anpassung komplexer Modelle — diesen Tool bietet eine einfache und verständliche Orientierungshilfe. Beginnen Sie einfach mit der ersten Frage und folgen Sie den Fragen. Am Ende werden Sie zu dem statistischen Verfahren geleitet, das am besten zu Ihrer Forschungsfrage und Ihren Daten passt.
Was ist die Art der Analyse?
Welche Kennzahl wird dabei verwendet?
Wie viele Variablen werden untersucht?
Sind Ihre Stichproben abhängig oder unabhängig?
Wie viele Gruppen haben Sie in ihren Daten?
Wie viele Merkmalsausprägungen besitzt die Variable?
Welches Skalenniveau besitzt die abhängige Variable?
Welches Skalenniveau besitzt die abhängige Variable?
Wie viele Gruppen haben Sie in ihren Daten?
Wie viele Gruppen haben Sie in ihren Daten?
Sind die Daten normalverteilt?
Sind die Daten normalverteilt?
Welches Skalenniveau besitzt die abhängige Variable?
Knoten 14: Sind die Daten normalverteilt?
Sind die Daten normalverteilt?
Chi-Quadrat-Test
Der Chi-Quadrat-Test ist nützlich, wenn Sie die Varianz einer einzigen Gruppe untersuchen möchten und die Daten nominal- oder ordinal-skaliert sind. Er prüft, ob die beobachteten Frequenzen einer Variablen signifikant von den erwarteten Frequenzen abweichen.
F-Test
Der F-Test prüft, ob die Varianzen von zwei unabhängigen Gruppen signifikant unterschiedlich sind. Dieser Test setzt voraus, dass die Daten normalverteilt sind und ist typischerweise eine Voraussetzung für weitere Tests wie den T-Test.
Binomial-Test
Der Binomial-Test wird angewendet, wenn Sie eine Variable mit genau zwei Merkmalsausprägungen haben, z. B. „Erfolg“ und „Misserfolg“. Der Test prüft, ob die beobachtete Häufigkeit einer Kategorie signifikant von der erwarteten Häufigkeit abweicht.
Chi-Quadrat-Anpassungstest
Dieser Test ist eine Erweiterung des Binomial-Tests für Fälle mit mehr als zwei Merkmalsausprägungen. Er prüft, ob die beobachteten Frequenzen einer Variablen signifikant von den erwarteten Frequenzen abweichen.
Chi-Quadrat Unabhängigkeitstest
Dieser Test wird verwendet, um zu prüfen, ob zwischen zwei nominalskalierten Variablen ein statistischer Zusammenhang besteht.
Spearman Rangkorrelation
Der Spearman Rangkorrelationstest prüft, ob es einen statistischen Zusammenhang zwischen zwei ordinalskalierten Variablen gibt. Dabei werden die Ränge der Beobachtungen statt der tatsächlichen Werte verwendet.
einfach lineare Regression oder Pearson Korrelation
Beide Tests prüfen, ob ein linearer Zusammenhang zwischen zwei metrischskalierten Variablen besteht. Während die Pearson-Korrelation nur die Stärke und Richtung des Zusammenhangs misst, kann die einfache lineare Regression auch die Form des Zusammenhangs beschreiben.
logistische Regression
Dieser Test wird empfohlen, wenn die abhängige Variable nominalskaliert ist und mehr als zwei unabhängige Variablen im Spiel sind. Er ist nützlich, um die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses basierend auf mehreren unabhängigen Variablen zu schätzen.
multiple Regressionsanalyse
Dieser Test wird verwendet, wenn mehrere unabhängige Variablen vorhanden sind und die abhängige Variable metrischskaliert ist. Er erlaubt es, den Einfluss mehrerer Prädiktoren gleichzeitig zu bewerten.
mehrfaktorielle ANOVA
Dieser Test wird empfohlen, wenn Sie mehrere unabhängige Variablen und eine abhängige metrisch-skalierte Variable haben. Er erlaubt es, den Einfluss mehrerer Faktoren gleichzeitig zu betrachten und auch Interaktionen zwischen den Faktoren zu untersuchen.
T-Test für unabhängige Stichproben
Der T-Test für unabhängige Stichproben wird empfohlen, wenn Sie zwei unabhängige Gruppen haben und die Daten normalverteilt sind. Dieser Test prüft, ob die Mittelwerte der beiden Gruppen signifikant unterschiedlich sind. Der Test setzt voraus, dass die Daten auf einer metrischen Skala gemessen sind und normalverteilt sind. Er ist nützlich, wenn Sie beispielsweise den Unterschied zwischen den Testergebnissen zweier unabhängiger Gruppen (z. B. Männer vs. Frauen) untersuchen wollen.
Mann-Whitney-U-Test
Der Mann-Whitney-U-Test wird empfohlen, wenn die Daten nicht normalverteilt sind oder wenn die Verteilungsannahmen für den T-Test nicht erfüllt sind. Dieser nichtparametrische Test ist eine gute Alternative zum T-Test und kann für ordinal- oder metrisch-skalierte Daten verwendet werden. Er untersucht, ob zwei unabhängige Stichproben aus identischen Populationen stammen.
einfaktorielle ANOVA ohne Messwiederholung
Dieser Test ist geeignet, wenn Sie mehr als zwei unabhängige Gruppen haben und die Daten normalverteilt sind. Die einfaktorielle ANOVA (Varianzanalyse) prüft, ob es signifikante Unterschiede im Mittelwert zwischen den verschiedenen Gruppen gibt. Auch hier sollten die Daten metrisch-skaliert und normalverteilt sein.
Kruskal-Wallis-Test
Der Kruskal-Wallis-Test wird angewendet, wenn die Annahmen der einfaktoriellen ANOVA nicht erfüllt sind, insbesondere wenn die Daten nicht normalverteilt sind. Er ist ein nichtparametrischer Test und kann für ordinal- oder metrisch-skalierte Daten verwendet werden.
Vorzeichentest
Der Vorzeichentest wird verwendet, wenn die abhängige Variable ordinalskaliert ist und Sie zwei abhängige Stichproben haben. Der Test prüft, ob es signifikante Unterschiede zwischen den gepaarten Beobachtungen gibt.
einfaktorielle ANOVA mit Messwiederholung
Dieser Test wird empfohlen, wenn Sie mehr als zwei abhängige Stichproben haben und die Daten normalverteilt sind. Er prüft, ob es signifikante Mittelwertunterschiede zwischen den Gruppen gibt.
Friedman Test
Der Friedman Test ist die nichtparametrische Alternative zur einfaktoriellen ANOVA mit Messwiederholung. Er wird empfohlen, wenn die Daten nicht normalverteilt sind und ist geeignet für ordinal- oder metrisch-skalierte Daten.
T-Test für abhängige Stichproben
Dieser Test wird verwendet, wenn Sie zwei abhängige (gepaarte) Stichproben haben und die abhängige Variable metrischskaliert ist. Er prüft, ob es einen signifikanten Mittelwertunterschied zwischen den beiden Gruppen gibt.
Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test
Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test ist die nichtparametrische Alternative zum T-Test für abhängige Stichproben und wird empfohlen, wenn die Daten nicht normalverteilt sind.