Voraussetzungen

beide Variablen mindestens Intervallskaliert Beide Variablen Normalverteilt (oder mindestens unimodal uns symmetrisch) Linearer Zusammenhang Verteilung der y - Werte für alle für alle Gruppen von Individuen i mit festem xi die gleiche Varianz haben oder mindestens Normalverteilt sein -> Homoskedastizität

Mind. Intervallskaliert Normalverteilt Zufallsstichprobe N>30 bzw. N>100

Intervallskaliert Normalverteilt Zufallsstichprobe N<30 bzw. N<100

Intervallskaliert Normalverteilt Variable in Messwertpaaren

Intervallskaliert  In zwei unabhängigen Zufallsstichproben erhoben Varianzhomogentität (F-Test nicht signifikant)

Intervallskaliert  In zwei unabhängigen Zufallsstichproben erhoben Heterogene Varianzen (F-Test signifikant)

Mind. eine der Variablen Ordinalskaliert (wenn andere auf Intervall muss diese in eine Rangreihe transformiert werden) Wenn bei kleiner Stichprobe (N<20) intervallskalierter Variablen die Normalverteilung nicht gegeben ist Multimodale oder Asymetrische Verteilung -> Rangreihe -> Spearman Wenn viele Ausreißer oder Rangbindungen eher Kendalls Tau

Mind. eine Variable ordinalskaliert Verbundränge oder Ausreißer

- Zwei natürlich dichotome nominalskalierte Variablen oder - eine künstlich Dichotomisierte Variable (zuvor nicht Normalverteilt)

Unabhängigkeit der Regressionsresiduen (Vorhersagefehler bleibt gleich) Prädikator und Kriterium mind. Intervallskaliert und Normalverteilt Homoskedastizität Regressionsresiduen sind Normalverteilt

Nominalskaliert Zwei mehrfachgestufte Variablen Unabhängige Zufallsstichproben Erwartete Häufigkeit pro Zelle nicht zu klein (erwartete Häufigkeit: weniger als 1/5 < 5, keine Zelle < 1) bei 2x2 df = 1 -> gerichtete Hypothese möglich

Wenn nicht alle Bedingungen für Chi² erfüllt sind SPSS nicht alle Felder erwartete Häufigkeit > 5 (ablesbar)

Nominalskaliert Nichtparametrisch zwei abhängige Zufallsstichproben Erwartete Häufigkeit > 5 (zweifach gestuft dichotom)

Erweiterung des 2x2 Chi² Testes Beliebig viele Zeilen und Spalten möglich Freiheitsgrad df= (p-1) * (q-1) -> df>1 -> nur ungerichtete Hypothese

Zwei unabhängige Zufallsstichproben Eine Variable auf Ordinalskalenniveau v.A. wenn viele Ausreißer, sonst U - Test von Mann Whitney

Zwei unabhängige Zufallsstichproben Ordinalskaliert SIGNIFIKANT WENN EMPIRISCHES U < KRITISCHES U

Abhängige Stichprobe -> Messwertpaare Ordinalskaliert Dichotom als negativ oder positiv Klassifizierbar 

Abhängige Stichprobe Messwerte einer Variable auf Ordinalskalenniveau

Mehr als zwei unabhängige Stichproben Eine Ordinalskalierte variable Df = k - 1 (k=Anzahl der Gruppen)

Mehr als zwei abhängige Stichproben  Eine ordinalskalierte Variable df = k-1 (k=Messwiederholungen)

Nominalskalenniveau Kontrinuierliche Variable -> max. Wert - min. WertDiskrete Variable -> Anzahl an Kategorien

Ordinalskalenniveau

Intervallskalenniveau

Intervallskalenniveau

Intervallskalenniveau