Q-Q-Diagramm in SPSS - Test auf Normalverteilung der Daten - Daten analysieren in SPSS (36) HD

// Q-Q-Diagramm in SPSS - Test auf Normalverteilung der Daten // Um sich relativ schnell und überblicksartig einen Eindruck zu verschaffen, ob die vorliegenden Variablen in meinem Datensatz normalverteilt sind, kann man grafisch arbeiten. Hierzu bietet sich an, ein Q-Q-Daigramm zu erstellen, das die beobachteten tatsächlichen Werte und die theoretischen erwarteten Werte gegeneinander plottet. Im Falle von normalverteilten Daten liegen die Werte auf der Geraden, die Gleichheit der Werte signalisiert. Dies wird auch für trendbereinigte Q-Q-Diagramme durchgeführt, allerdings verläuft die Gerade hierbei parallel zur x-Achse durch den y-Wert 0. Diese grafische Methode ist nur ein erster Schritt und fast immer zwingend um einen exakten analytischen Test zu erweitern. Hierzu bieten sich der Kolmogorov-Smirnov (https://youtu.be/JbcjWNGWqz4) und der Shapiro-Wilk-Test (https://youtu.be/F_JyHo1fW-A) an. Hinweis: Bei einer Stichprobengröße von größer 30 ist eine Verletztung der Normalverteilungsannahme der Daten vertretbar und erlaubt aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes dennoch eine Anwendung parametrischer Verfahren. Es ist aber statthaft den Test auf Normalverteilung dennoch durchzuführen, die Ergebnisse zu berichten und entsprechend der eben geführten Argumentation fortzufahren. Bei Fragen und Anregungen zum Q-Q-Diagramm in SPSS, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc ########## Alles zum Testen auf Normalverteiung in SPSS noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage: https://www.bjoernwalther.com/test_normalverteilung/ ########## Fragen rund um SPSS? Alle Antworten im besten SPSS-Buch, das man für Geld kaufen kann: Andy Field, Discovering Statistics using IMB SPSS: http://amzn.to/2FgFFnq Um den Kanal zu unterstützen, erledigt eure Einkäufe bei Amazon über meinen Affiliate-Link: http://amzn.to/2iBFeG9 Danke für eure Unterstützung!