Kruskal-Wallis-Test in SPSS - Funktionsweise und Interpretation - Daten analysieren in SPSS (21)

Описание: // Kruskal-Wallis-Test in SPSS - Funktionsweise und Interpretation //

Der Kruskal-Wallis-Test (auch H-Test) vergleicht mehr als zwei unabhängige Stichproben anhand der Ränge der abhängigen Variable auf signifikante Unterschiede. Er ist somit einer ANOVA ähnlich. Er ist ein nicht-parametrischer Test und benötigt keine entsprechend normalverteilten Daten, was ihn universeller einsetzbarer macht als bswp. eine ANOVA,

Die Nullhypothese für den Kruskal-Wallis-Test besagt, dass kein Unterschied zwischen den Gruppen hinsichtlich der abhängigen Variablen besteht. Die Alternativhypothese ist demzufolge, dass Unterschiede zwischen den Gruppen bestehen. Die Signifikanz kann asymptotisch und exakt ermittelt werden. Wenn die Anzahl der Individuen über alle Stichproben summiert größer 30 ist, nimmt man die asymptotische Signifikanz, sonst die exakte Signifikanz. Es kann dabei aber zu folgender Fehlermeldung kommen: "Wegen numerischer Probleme konnte die Kalkulation nicht durchgeführt werden." Nach Recherche hierzu gibt es im Moment schlicht keine Lösung von IBM, weshalb hier behelfsweise lediglich die asymptotische Signifikanz angegeben werden kann.

Für den Kruskal-Wallist-Test in SPSS erhalte ich dadurch zunächst lediglich das Ergebnis, ob sich die Stichproben unterscheiden. Ich erfahre allerdings nicht, welche der Stichproben dafür verantwortlich ist. Hierzu bedarf es explizit im Nachgang an den Kruskal-Wallis-Test noch paarweiser Vergleiche. SPSS erlaubt dies durch Auswahl im Modell-Viewer und zeigt, welche Stichproben sich signifikant voneinander unterscheiden. Hierzu verwendet es den Dunn-Bonferroni-Test.

Da in SPSS 22 und 23 ein Fehler auftritt ("Problem(e) bei Ansicht paarweise Vergleiche aufgetreten. Daher wird sie nicht angezeigt.") existiert, muss man in den Optionen unter "Ausgabe" von "Modell-Viewer" auf "Pivot-Tabellen" umstellen und die Analyse erneut durchführen.
http://www-01.ibm.com/support/docview...

🎥 Effektstärkenberechnung:    • Видео  

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