Normalverteilung in der Statistik einfach erklärt (Gaußsche Glockenkurve) 📊🔍

[@shribemasteryourstudies]

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[@xa1991]

Sehr gut aufgearbeitetes Video, Danke dafür.👌

[@shribemasteryourstudies]

Gerne! :)

[@ags2099]

0:55 start

[@neenahcoralie]

Stimmt es, dass ich bei nicht normalverteilten Daten, die dafür eine hohe Fallmenge aufweisen (z.B N=81) trotzdem parametrischer Tests wie den t-Test durchführen kann?

[@shribemasteryourstudies]

Du kannst bei einer großen Stichprobengröße (z.B. N=81) oft parametrische Tests wie den t-Test auch bei nicht normalverteilten Daten anwenden (oft wird ein N=30 als ausreichend angesehen, aber dies kann je nach Situation variieren). Das liegt am zentralen Grenzwertsatz, der besagt, dass die Verteilung der Stichprobenmittelwerte bei großen Stichproben annähernd normalverteilt ist. Es ist aber wichtig, auch andere Testannahmen zu berücksichtigen und den Kontext deiner Datenanalyse zu beachten. In einigen Fällen könnten nicht-parametrische Tests angemessener sein, besonders wenn die Daten sehr schief verteilt sind oder Ausreißer enthalten.

[@neenahcoralie]

@@shribemasteryourstudies ich muss gleich noch eine Frage während meiner schlaflosen SPSS Nacht anschließen: Meine Unterschieds-Hypothese geht bei UV Gruppe A von einem stärkerem Effekt auf AV aus als bei UV Gruppe B. Nun fehlen in meiner Stichprobe Daten/ Fälle für die Gruppe B. Heißt das dann automatisch, dass die Hypothese bestätigt wird? Ich würde eine Antwort unglaublich schätzen 🙏🏻🥺