Ich spiele gerade mit meinen Daten aus einer Umfrage. Die Probanden mussten bestimmte Mermale auf einer 5-Punkte-Skala einschätzen (N=ca. 70). Mir ist klar, dass es sich um ordinales Datenniveau handelt, aber ich wollte zum Spaß mal auf Normalverteilung testen.
Pro Bogen frage ich ca. 100 Merkmale ab und ich habe in SPSS alle(!) per K-S getestet und bei allen war der K-S Test mit p=0,00 oder 0,01 signifikant, d.h. die Annahme der Normalverteilung wurde immer abgelehnt. Daraufhin habe ich mir meine Daten mal in einer Häufigkeitstabelle angesehen und auch einen Q-Q-Plot gemacht. Ich finde viele Verteilung sehen einer Normalverteilung äußerst ähnlich.
Hier ein Beispiel für ein einzelnes Mermal zur Verdeutlichung:
Was mich wundert ist, dass in allen Fällen (mehr als 100) dieses Ergebnis rauskommt, obwohl die Verteilungen (für mich) häufig durchaus normalverteilt aussehen. Außerdem wundert mich die "deutliche" Ablehnung mit p=0,00 bzw. p=0,01 in allen 100 Fällen. Daher frage ich mich, ob ich hier vielleicht etwas falsch mache, da ich noch nie Daten vorher ausgewertet habe und mir das Ergebnis irgendwie spanisch vorkommt (Mein Vorgehen: In SPSS auf Nichtparametrische Tests, dann "K-S bei einer Stichprobe"; dann unter Testvariable die zu testende Variable einfügen und sicherstellen, dass bei Testverteilung die Normalverteilung ausgewählt wurde).
Was meint ihr? Läuft hier beim K-S Test irgendwie was falsch oder sitzt das Problem mal wieder vor dem Bildschirm?
Ist mit einem solchen Ergebnis zu rechnen?Viele Grüße!
