Mann-Whitney-U-Test

Mann-Whitney-U-Test: Effektstärke berechnen

Effektstärken sind eine der wichtiges Ergebnisse empirischer Studien – für viele Autoren sogar das wichtigste (Lakens, 2013) – und deren Angabe in wissenschaftlichen Publikationen wird von der APA empfohlen (American Psychological Association, 2013). Auch wenn es für den Mann-Whitney-U-Test keine eigene Effektstärke gibt, wie beispielsweise für den t-Test, können wir zwei bzw. drei bekannte Effektstärken,

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Mann-Whitney-U-Test: Auswertung und Interpretation

Wie wir bereits mehrmals erwähnt haben, hängt die Interpretation des Mann-Whitney-U-Tests davon ab, ob beide Verteilungen eine ähnliche Verteilungsform haben. Sollte dies der Fall sein, dürfen wir eine Aussage über einen Unterschied in den Medianen machen (diese Voraussetzung haben wir in dem vorigen Schritt überprüft). In diesem Artikel besprechen wir die Interpretation und Verschriftlichung für

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Mann-Whitney-U-Test: Deskriptive Statistik

Die Interpretation des Mann-Whitney-U-Tests hängt davon ab, ob beide Verteilungen eine ähnliche Verteilungsform haben. Sollte dies der Fall sein, dürfen wir eine Aussage über einen Unterschied in den Medianen machen (diese Voraussetzung haben wir vorher überprüft). In diesem Artikel besprechen wir die Angabe der deskriptiven Statistik, die maßgeblich von der Überprüfung dieser Voraussetzung abhängt. Hier

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Mann-Whitney-U-Test in SPSS berechnen

In diesem How-To führen wir die eigentliche Berechnung des Mann-Whitney-U-Tests in SPSS durch. Sind sind wir erst einmal fertig. Auf der nächsten Seite interpretieren und Verschriftlichen wir die Ausgabe.

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Mann-Whitney-U-Test: Verteilungsform interpretieren

Nachdem wir im vorigen Schritt die abhängige Variable standardisiert und die die Prozedur zur Überprüfung der Gleichheit durchgeführt haben, müssen wir im jetzt überprüfen, ob beide Verteilungen von ihrer Form her (etwa) gleich sind. Wie wir bereits am Anfang dieser Anleitung erwähnt haben, ist die Aussage des Mann-Whitney-U-Tests eine andere, wenn beide Verteilungen identisch, aber

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Mann-Whitney-U-Test: Voraussetzung #1: Verteilungsform

Die einzige Voraussetzung des Mann-Whitney-U-Test, die wir mit SPSS überprüfen können, ist, dass die Verteilung zwischen beiden Gruppen gleich ist. Aber: Auch wenn diese Voraussetzung nicht erfüllt ist, kann der Mann-Whitney-U-Test weiter interpretiert werden, seine Aussage ist dann allerdings eine andere. Wenn die Verteilungen zwischen beiden Gruppen gleich sind und nur entlang der x-Achse verschoben

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Mann-Whitney-U-Test: Hypothesen

Auch wenn der Mann-Whitney-U-Test als direkte Alternative zum ungepaarten t-Test verwendet wird, hat er doch komplett andere Hypothesen. Dies wird auch durch die vierte Voraussetzung deutlich, dass die Verteilungsform zwischen den beiden Gruppen (etwa) gleich sein sollte. Ursprünglich wurde der Test von Mann und Whitney (1947) entwickelt, um zu überprüfen, ob eine von zwei Zufallsvariablen

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Mann-Whitney-U-Test: Beispieldatensatz

Ein Teams von Wissenschaftlern möchte untersuchen, ob Mitglieder einer Gewerkschaft geringere Arbeitszeiten haben, als Mitarbeiter, die nicht Mitglied einer Gewerkschaft sind. Dazu untersuchen Sie den Panel-Datensatz des Panel Study of Income Dynamics (PSID). Jede Untersuchung entspricht einer Person, die verschiedene Angaben, wie beispielsweise, Bildung, Geschlecht, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Gehalt und Arbeitszeit (pro Jahr) gemacht

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Mann-Whitney-U-Test: Voraussetzungen

Als nicht-parametrisches Verfahren ist der Mann-Whitney-U-Test verhältnismäßig wenig anspruchsvoll, was die grundlegenden Voraussetzungen angeht. Dennoch gibt es vier Voraussetzungen die erfüllt sein müssen, damit wir mit der Berechnung fortfahren dürfen. Die ersten drei Voraussetzung aus der Liste sind Grundvoraussetzungen; sie können nicht mit Statistikprogrammen überprüft werden, müssen aber dennoch erfüllt sein. Den letzten Punkt wiederum

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Mann-Whitney-U-Test: Anwendungsbeispiele

Es gibt mehrere Studiendesigns, bei denen der Mann-Whitney-U-Test sinnvoll ist. Allen Designs ist gemeinsam, dass wir zwei unabhängige Gruppen haben und dass wir wissen wollen, ob ein Unterschied zwischen diesen beiden Gruppen existiert. Zwei unabhängige Gruppen vergleichen In seiner elementarsten Anwendung vergleicht der Mann-Whitney-U-Test zwei unabhängige Gruppen von Beobachtungen oder Messungen zu einem einzigen Merkmal.

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Einführung in den Mann-Whitney-U-Test

Der Mann-Whitney-U-Test (auch Wilcoxon-Mann-Whitney-Test, Wilcoxon-Rangsummentest oder einfach nur U-Test genannt) ist eine nicht-parametrische Alternative zu dem ungepaarten t-Test. Der Mann-Whitney-U-Test wird verwendet, um zu überprüfen, ob zwei unabhängige Stichproben aus derselben Grundgesamtheit stammen (für gepaarte, abhängige Stichproben ist der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test die non-parametrische Alternative). Der Mann-Whitney-U-Test wird vor allem verwendet, wenn die Daten ordinal skaliert sind,