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[TonSa]

Hallo Leute. Ich muss im Rahmen meiner Abschlussarbeit Unternehmenskennzahlen auswerten, die ich zu allererst auf Normalverteilung überprüfen möchte.
Dazu rechne ich mit Excel den Shapiro-Wilk-Test. Bei den insolventen Unternehmen habe ich nicht immer die aktuellsten Jahresabschlüsse, sodass das n der Stichprobe im erstenJahr der Analyse etwas kleiner ist. (n bei t-1 = 24; n bei t-2 bis t-5 = 31).
Nun habe ich für alle den Shapiro-Wilk-Test durchgerechnet und habe das Problem, dass bei den t-1 der Kennzahlen Fehler auftreten. Die Testgröße W ist da teilweise >1, was ja nicht sein kann. Ich benutze die gleiche Formel (die Zahlenpaare, Koeffizienten und n angepasst) wie bei t-2 - t-5, welche offenbar richtig sind (es kommen die gleichen W-Werte raus wie bei diesem Tool hier http://sdittami.altervista.org/shapirot ... oTest.html )
Kann vielleicht jemand mal drüberschauen?
Hier die Werte von einer falschen:

2,662929962
4,341273243
4,864069046
5,198466505
5,285850042
5,492858581
5,769510422
5,901764479
7,931770908
8,088434681
8,748084121
8,844326304
9,426152677
10,30884688
10,73158215
11,96724082
13,07158255
14,38681004
14,79860683
15,07603764
18,71931422
18,86608061
20,94000795
38,78337066

n= 24, stabw= 7,719084833
b= 43,80889759, W= 1,400442189

Ich bin mir sicher, dass der Fehler bei b liegt, ich finde ihn aber nicht.
Wär toll, wenn jemand eine Antwort für mich hätte.

Viele Grüße,
Carsten

[bele]

Hallo Carsten,

ich kann Dir mit Excel nicht helfen. Ich habe Deine Daten mal in R gefüttert und das findet, dass W kleiner 1 ist und dass der Test signifikant ausfällt:

Code: Alles auswählen

> d <- read.table(header=FALSE, dec=",",
+           text="2,662929962
+                 4,341273243
+                 4,864069046
+                  ..." ... [TRUNCATED]

> shapiro.test(d[[1]])

   Shapiro-Wilk normality test

data:  d[[1]]
W = 0.80905, p-value = 0.0004156

Viel Glück,
Bernhard

[PonderStibbons]

Ich muss im Rahmen meiner Abschlussarbeit Unternehmenskennzahlen auswerten, die ich zu allererst auf Normalverteilung überprüfen möchte.

Wozu? Ist es für sich genommen interessant, ob sie einer Normalverteilung folgen?

Für weitere statistische Analysen ist es in fast allen Fällen uninteressant, ob eine
Variable aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammt. Nebenbei ist die
statistische power bei n=24 sehr mau, nicht-signifikante Tests sagen da nicht viel aus.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[TonSa]

Ok, dann danke ich euch vielmals.
Die Normalverteilung wäre insofern interessant, als dass man dann Überlappungsbereiche von insolventen bzw. nicht insolventen Unternehmen besser bestimmen könnte und meines laienhaften Wissens nach auch die Prognose bzw. die Kategorisierung einfacher wäre.
Edit: Ja, die statistische Power ist in der Tat nicht der Rede wert. Es geht mehr darum, das ganze Prozedere mal zu üben und die Methodik darzulegen als irgendwas komplett Neues herauszufinden. Die Formulierungen in der Arbeit werden auch dementsprechend vorsichtig getätigt.

Viele Grüße,
Carsten