Nicht Para. Test bei bekannter Verteilung der Grundgesamthei

Nicht Para. Test bei bekannter Verteilung der Grundgesamthei

Beitragvon msulzb » Sa 23. Jul 2011, 12:45

Hallo zusammen,

vielleicht könnt ihr mir bei meinem stat. Problem helfen, da ich leider nicht den richtigen Ansatz finde.

Grundlage meiner Untersuchung ist eine Grundgesamtheit von N=675, welche ordinalskaliert ist. Es handelt sich hierbei um Ratingkassen (wie S&P oder Moody´s welche aber auf Noten von 1-18 umgesetzt wurde z.B. AAA = 1, AA=2 etc.) Die Verteilung der Grundgesamheit ist bekannt, soll heißen, dass ich die Ns den jeweiligen Klassen zuordnen kann (es liegt m.M.n. keine Normalverteilung vor). Aus dieser Grundgesamtheit wurde eine Stichprobe (ziehen ohne zurücklegen) von n=31 gezogen (Stichprobenumfang wurde nicht statistisch ermittelt) um eine Mikrosimulation durchzuführen. Ich würde jetzt gerne wissen ob ich die Ergebnisse meiner Stichprobe auf die Grundgesamtheit übertragen kann? Kann man das über einen Verteilungstest hinbekommen?

Ich hoffe, dass die Beschreibung ausreichend ist! Danke schonmal
msulzb
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Re: Nicht Para. Test bei bekannter Verteilung der Grundgesam

Beitragvon PonderStibbons » Sa 23. Jul 2011, 14:17

Ich weiß nicht, was genau mit "übetragen" gemeint ist, aber vielleicht rechnest Du ja mit Standardverfahren und dann brauchst lediglich Korrekturen für finite Populationen. Quellen kenneich keine, aber vielleicht zeigt eine online-Recherche, ob das Dein Problem berührt.

Gruß

P.
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Re: Nicht Para. Test bei bekannter Verteilung der Grundgesam

Beitragvon msulzb » Sa 23. Jul 2011, 14:46

Vielen Dank für die schnelle Antwort!

Mit "übertragen" mein ich, dass ich nachweisen kann das die Stichprobe gleichverteilt wie die Grundgesamtheit ist. Ich würde bei Gleichverteilung unterstellen, dass ich meine Stichprobenresultate (aus der Simulation) auch für die Grundgesamtheit anwenden kann (Stichwort: Repräsentativität). Gibt es einen Test der die Verteilung einer Stichprobe mit der einer bekannten Grundgesamtheit abgleicht? Oder meinst du, dass das der komplett falsche Ansatz ist?

VG

M
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