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[Berninator]

Hallo zusammen,

auf https://statistikguru.de/spss/ungepaart ... gen-9.html steht als Bedingung für den t-test unter anderem:
Normalverteilung. Als parametrisches Verfahren liefert der ungepaarte t-Test die am besten zu interpretierenden Ergebnisse, wenn beide Gruppen etwa normalverteilt sind. Allerdings gibt es bei dieser Regel Ausnahmen und Abschwächungen. Viele Textbücher empfehlen zwar sofort den Einsatz anderer statistischer Verfahren, sollte diese Voraussetzung nicht erfüllt sein, jüngere Simulationsstudien zeigen hier allerdings, dass der ungepaarte t-Test robust gegen die Verletzung dieser Annahme ist.

Ich habe nun in der Diskussion meiner Studie so argumentiert, dass der t-test auch bei Verletzung der Normalverteilung angewendet werden kann. In der Korrektur ist jetzt eine Quelle gefordert, aber auf der Homepage und im Internet habe ich keine Quelle (also publiziertes Paper) gefunden. Ich bin auch kein Statistiker, weshalb die erfolglose Sucher auch am Anwender liegen kann. Ich wollte nun die Daten zusätzlich mit einem zweiten Test überprüfen, der keine Normalverteilung braucht, in der Hoffnung, dass sich das Signifikanzniveau nicht ändert. Ich habe folgende Daten:

Gruppe Ossifikationen CS ROM LZU
38
38
38
38
38
38
36
40
Normalverteilung: nein
Gruppe keine Ossifikationen CS ROM LZU
28
24
32
28
38
40
34
40
36
20
Normalverteilung: ja
nicht sign.

Kurze Erklärung: CS steht für einen Score, der erreicht wurde, ROM ist eine Unterkategorie des Scores (mögliche Punktzahl 0-40) LZU steht für den Untersuchungszeitpunkt.
Die Patienten hatten entweder eine Ossifikation oder nicht, und ich wollte herausfinden, ob zwischen den beiden Gruppen ein signifikanter Unterschied im Score besteht. Im unpaired t-test ist p = 0,02 also Signifikant. Im Mann-Whitney-U-Test ist P = 0,06, also nicht signifikant. Ich verstehe das aber nicht. Das sieht doch ein blinder mit Krückstock, dass die beiden Datensätze sich unterscheiden, wieso kommt auf einmal im MWU Test keine Signifikanz heraus?
Ich hoffe ihr könnt mir hier weiter helfen.

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Ich habe nun in der Diskussion meiner Studie so argumentiert, dass der t-test auch bei Verletzung der Normalverteilung angewendet werden kann.

Wenn die Stichprobe groß genug ist (ca. n > 30). Das ist bei Dir nicht der Fall.

Gruppe keine Ossifikationen CS ROM LZU
28
24
32
28
38
40
34
40
36
20
Normalverteilung: ja

Diese Annahme ist ganz sicher nicht ausreichend zu begründen. Da die
Gesamtstichprobe klein ist, solltest Du Dich an den U-Test halten.

Im unpaired t-test ist p = 0,02 also Signifikant.
Im Mann-Whitney-U-Test ist P = 0,06, also nicht signifikant. Ich verstehe das aber nicht.

Der erste war unzulässig, aber der Unterschied im Ergebnis (p-Wert) ist nur 4/100stel.
Das laviert halt um die willkürlich auf 5% festgesetzte Konvention für "statistisch signifikant".

Das sieht doch ein blinder mit Krückstock, dass die beiden Datensätze sich unterscheiden, wieso kommt auf einmal im MWU Test keine Signifikanz heraus?

Weil der sich nicht damit beschäftigt, was man in einem Stichproben-Datensatz
sehr begrenzter Größe wahrnimmt. Sondern ob die Stichprobendaten die Verwerfung
der Nullhypothese gestatten. Die lautet sinngemäß: "der Unterschied zwischen den beiden
Populationen, aus den die Stichproben stammen, ist = 0 und was wir in der Stichprobe
beobachten, ist noch durch den Stichprobezufall erklärbar." Der Unterschied ist in
der Stichprobe zwar augenfällig, geht aber nicht ausreichend über das hnaus, was
auch noch durch Zufall erklärbar wäre.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Berninator]

Okay. vielen lieben Dank, dann muss ich diesen part wohl umschreiben.