Allerdings wird diese Annahme in der Praxis h\u00e4ufig verletzt. Eine M\u00f6glichkeit, dieses Problem zu l\u00f6sen, besteht darin, die Werte im Datensatz mithilfe einer der folgenden drei Transformationen zu transformieren:<\/span><\/p>\n 1. Log-Transformation:<\/strong> Transformieren Sie y-Werte in log(y)<\/strong> .<\/span><\/p>\n 2. Quadratwurzeltransformation:<\/strong> Transformieren Sie y-Werte in \u221ay<\/span><\/strong> .<\/span><\/p>\n 3. Kubikwurzeltransformation:<\/strong> Transformieren Sie y-Werte in y 1\/3<\/sup><\/strong> .<\/span><\/p>\n Durch die Durchf\u00fchrung dieser Transformationen n\u00e4hern sich die Daten im Allgemeinen der Normalverteilung an. Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Transformationen in Excel durchgef\u00fchrt werden.<\/span><\/p>\n Um eine Protokolltransformation auf einen Datensatz in Excel anzuwenden, k\u00f6nnen wir die Funktion =LOG10()<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n Der folgende Screenshot zeigt, wie Sie eine Protokolltransformation auf einen Datensatz in Excel anwenden:<\/span> <\/p>\n Um festzustellen, ob diese Transformation den Datensatz normaler verteilt hat, k\u00f6nnen wir in Excel einen Jarque-Bera-Normalit\u00e4tstest<\/a> durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Die Teststatistik f\u00fcr diesen Test ist definiert als:<\/span><\/p>\n JB<\/strong><\/em> =(n\/6) * (S 2<\/sup> + (C 2<\/sup> \/4))<\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Unter der Nullhypothese der Normalit\u00e4t ist JB ~<\/em> X 2<\/sup> (2).<\/span><\/p>\n Wenn der p-Wert<\/a> , der der Teststatistik entspricht, unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass die Daten nicht normalverteilt sind.<\/span><\/p>\n Der folgende Screenshot zeigt, wie ein Jarque-Bera-Test f\u00fcr Rohdaten<\/a> und transformierte Daten durchgef\u00fchrt wird:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass der p-Wert der Rohdaten kleiner als 0,05 ist, was darauf hinweist, dass sie nicht normalverteilt sind<\/em> .<\/span><\/p>\n Der p-Wert der transformierten Daten betr\u00e4gt jedoch nicht weniger als 0,05, sodass wir davon ausgehen k\u00f6nnen, dass sie normalverteilt sind<\/em> . Dies zeigt uns, dass die Protokolltransformation funktioniert hat.<\/span><\/p>\n Um eine Quadratwurzeltransformation auf einen Datensatz in Excel anzuwenden, k\u00f6nnen wir die Funktion =SQRT()<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n Der folgende Screenshot zeigt, wie Sie eine Quadratwurzeltransformation auf einen Datensatz in Excel anwenden:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass der p-Wert des Jarque-Bera-Normalit\u00e4tstests f\u00fcr die transformierten Daten nicht weniger als 0,05 betr\u00e4gt, was darauf hinweist, dass die Quadratwurzeltransformation effektiv war.<\/span><\/p>\n Um eine Kubikwurzeltransformation auf einen Datensatz in Excel anzuwenden, k\u00f6nnen wir die Funktion =DATA^(1\/3)<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n Der folgende Screenshot zeigt, wie Sie eine Kubikwurzeltransformation auf einen Datensatz in Excel anwenden:<\/span> <\/p>\n Der p-Wert des Jarque-Bera-Normalit\u00e4tstests f\u00fcr die transformierten Daten betr\u00e4gt nicht weniger als 0,05, was darauf hinweist, dass die Kubikwurzeltransformation effektiv war.<\/span><\/p>\n Durch die drei Datentransformationen wurden die Rohdaten effektiv normaler verteilt.<\/span><\/p>\n Von den drei Transformationen ergab die logarithmische Transformation den h\u00f6chsten p-Wert im Jarque-Bera-Normalit\u00e4tstest, was uns sagt, dass sie die Daten wahrscheinlich zu den \u201enormalsten\u201c normalverteilten Daten unter den drei Transformationsmethoden machte.<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine Box-Cox-Transformation in Excel durch<\/a> Viele statistische Tests gehen davon aus, dass Datens\u00e4tze normalverteilt sind. Allerdings wird diese Annahme in der Praxis h\u00e4ufig verletzt. Eine M\u00f6glichkeit, dieses Problem zu l\u00f6sen, besteht darin, die Werte im Datensatz mithilfe einer der folgenden drei Transformationen zu transformieren: 1. Log-Transformation: Transformieren Sie y-Werte in log(y) . 2. Quadratwurzeltransformation: Transformieren Sie y-Werte in \u221ay . […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Protokolltransformation in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Quadratwurzeltransformation in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n W\u00fcrfelwurzeltransformation in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Was ist die Normalit\u00e4tsannahme in der Statistik?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"