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[Smoki530]

Hallo Liebes Forum,

ich komme mit folgender Frage zu Euch und hoffe ihr könnt mir helfen.

Ich habe eine Ergebnisvariable die sich nach einer Monte-Carlo Sensitivitätsanalyse einstellt. mehr als 10k Werte.
Das Modell welches zugrunde liegt ist ein Kostenmodell für meine Dissertation.
Das Ergebnis habe ich schon auf Normalverteilung getestet, sie ist es nicht.

Ich möchte die Streuenden Werte dennoch beschreiben wie weit sie streuen, d.h. eine gewisse art von Robustheit.

Welches Maß kann ich dafür nehmen? Varianzanalyse oder Standardabweichung.

Frage deshalb weil die Werte nicht normalverteilt sind. mal rechtsschief mal linksschief.

Danke Vorab für Eure Unterstützung.

Euer Smoki
Grüßt !

[mango]

Hallo,

statt "Varianzanalyse" meinst du sicher Varianz. Das gängigste Streuungsmaß ist die Standardabweichung. Das Problem ist, dass sie die Daten auch nur treffend beschreibt, wenn zusätzlich eine Verteilungsfunktion spezifiziert ist. D. h. entweder sind deine Daten normalverteilt mit der Standardabweichung xy oder sie sind es nicht, dann sagt die Standardabweichung aber auch nichts darüber aus, wie sie statt der Normalverteilung verteilt sind.

[bele]

Wann gibt ein Normalverteilungstest bei 10k Daten schon Normalverteilung an. Der Test ist zunächst einmal überflüssig. Schritt Nummer 1 wäre eine gute graphische Analyse, z. B. als Verteilungskurve oder als Histogramm mit ganz, ganz vielen Balken und wenn die Verteilung dann wirklich nicht mit einer Glockenkurve übereinzubringen ist würde ich auch auf Quantile ausweichen (nicht unbedingt auf Quartile, aber vielleicht 5%, 50% und 95% oder abweichend, wenn die Grafik etwas anderes zeigt).

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Welches Maß kann ich dafür nehmen? Varianzanalyse oder Standardabweichung.

Standardabweichung bleibt Standardabweichung, egal wie die Verteilung aussieht.

Wie oben angegeben, eine Grafik (Histogramm) wäre hilfreich, dann die üblichen Parameter
(Mittelwert, Median, Standardabweichung, Schiefe, Exzess, Interquartile Range).

Mit freundlichen Grüßen

P.