So testen sie die normalität in spss

Viele statistische Tests erfordern, dass eine oder mehrere Variablen normalverteilt sind, damit die Testergebnisse zuverlässig sind.

In diesem Tutorial werden zwei verschiedene Methoden erläutert, mit denen Sie Variablen in SPSS auf Normalität testen können.

Bei jeder Methode wird der folgende Datensatz verwendet, der die durchschnittlichen Punkte pro Spiel zeigt, die von 20 verschiedenen Basketballspielern erzielt wurden:

Methode 1: Histogramme

Eine Möglichkeit, festzustellen, ob eine Variable normalverteilt ist, besteht darin, ein Histogramm zu erstellen, um die Verteilung der Variablen anzuzeigen. Wenn die Variable normalverteilt ist , sollte das Histogramm die Form einer „Glocke“ annehmen, wobei sich mehr Werte in der Nähe der Mitte und weniger Werte an den Enden befinden.

Um ein Histogramm für diesen Basketball-Datensatz zu erstellen, können wir auf die Registerkarte „Diagramme“ und dann auf „Diagrammersteller“ klicken.

Wählen Sie im angezeigten Fenster aus der Liste „Auswählen“ die Option „Histogramm“ aus und ziehen Sie es in das Bearbeitungsfenster. Ziehen Sie dann die variablen Punkte auf die x-Achse:

Sobald Sie auf OK klicken, wird das folgende Histogramm angezeigt:

Wir können sehen, dass die variablen Punkte nicht vollkommen normalverteilt sind, sondern ungefähr der Form einer Glocke folgen, wobei die meisten Spieler zwischen 10 und 20 Punkte pro Spiel erzielen und weniger Spieler darüber hinaus punkten.

Obwohl dies keine formale Methode zum Testen der Normalität ist, bietet es uns eine schnelle Möglichkeit, die Verteilung einer Variablen zu visualisieren und uns eine ungefähre Vorstellung davon zu geben, ob die Verteilung glockenförmig ist oder nicht.

Methode 2: formale statistische Tests

Wir können auch formale statistische Tests verwenden, um festzustellen, ob eine Variable einer Normalverteilung folgt oder nicht. SPSS bietet die folgenden Normalitätstests an:

• Shapiro-Wilk-Test
• Kolmogorov-Smirnov-Test

Die Nullhypothese für jeden Test lautet, dass eine bestimmte Variable normalverteilt ist. Wenn der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (gängige Optionen sind 0,01, 0,05 und 0,10), können wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schließen, dass genügend Beweise für die Behauptung vorliegen, dass die Variable nicht normalverteilt ist .

Um diese beiden Tests gleichzeitig in SPSS durchzuführen, klicken Sie auf die Registerkarte „Analysieren“ , dann auf „Beschreibende Statistik“ und dann auf   Entdecken :

Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, die variablen Punkte in den Bereich mit der Bezeichnung „Abhängige Liste“. Klicken Sie dann auf Diagramme und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen neben Normalitätsdiagrammen mit Tests aktiviert ist. Klicken Sie dann auf Weiter . Klicken Sie dann auf OK .

Sobald Sie auf OK klicken, werden die Ergebnisse des Normalitätstests im folgenden Feld angezeigt:

Die Teststatistik und der entsprechende p-Wert für jeden Test werden angezeigt:

Kolmogorov-Smirnov-Test:

• Teststatistik: 0,113
• p-Wert: 0,200

Shapiro-Wilk-Test:

• Teststatistik: 0,967
• p-Wert: 0,699

Die p-Werte für beide Tests liegen nicht unter 0,05, was bedeutet, dass wir nicht genügend Beweise haben, um zu sagen, dass die Punktevariable nicht normalverteilt ist.

Wenn wir einen statistischen Test unter der Annahme durchführen wollten, dass die Variablen normalverteilt sind, wüssten wir, dass die Variablenpunkte diese Annahme erfüllen.