Okay trotzdem danke!
Aber vielleicht könnt ihr mir dann eine kleine Gegenüberstellung geben, wie ich leicht ungepaarte und gepaarte Daten erkenne? Ich weiß, googeln ist einfach, aber wie man sieht, muss man da doch genauer darauf achten, was man vor sich hat. Wenn ich zum Beispiel in einem Zoo meine Beobachtungsdaten zu einer habe, die aber aus unterschiedlichen Tageszeiten miteinander vergleichen möchte, sind die doch ungepaart, oder?
Dann habe ich mir mal eine ähnliche Arbeit vorgeknöpft. Dort wurden für gepaarte Daten der Friedman- und Wilcoxon-Test verwendet und für ungepaarte Daten der Kruskal-Wallis und der Mann-Whitney-U-Test. Warum wurden da unterschiedliche Tests für jeweils gepaarte und ungepaarte Daten verwendet? Woher weiß ich, dass ich den einen über den anderen bevorzugen sollte?
Nachtrag: Ist der Friedman-Test einfach dazu da, wenn man mehr als drei gepaarte Stichproben hat und der Wilcoxon-Test bei genau 2 Stichproben? Und das gleiche von Kruskal-Wallis (>3) und Mann-Whitney-U (2)?