Schritt 3 · Wahl der geeigneten Teststatistik
In unserem Beispiel geht es um die Verteilung nicht-metrischer Variablen (seltene/häufige Internetnutzung; Männer/Frauen) in einer Stichprobe.
| Stichprobe | Anwendung auf | Skalenniveau | Teststatistiken / Kommentare |
|---|
| Eine Stichprobe | Verteilungen | Nicht-metrisch | Kolmogorow-Smirnow- und χ²-Test auf Anpassungsgüte; Runs-Test auf Zufälligkeit; Binomialtest für dichotome Variablen |
| Mittelwerte | Metrisch | t-Test (Varianz unbekannt); z-Test (Varianz bekannt) |
| Proportionen | Metrisch | z-Test |
| Zwei unabhängige Stichproben | Verteilungen | Nicht-metrisch | Kolmogorow-Smirnow-Test auf Übereinstimmung von Verteilungen für zwei Stichproben |
| Mittelwerte | Metrisch | Zweistichproben-t-Test; F-Test für Gleichheit von Varianzen |
| Proportionen | Metrisch, Nicht-metrisch | z-Test; χ²-Test |
| Rangplätze / Mediane | Nicht-metrisch | Mann-Whitney-U-Test (sensibler als Median-Test) |
| Gepaarte Stichproben | Mittelwerte | Metrisch | Paardifferenz-t-Test |
| Proportionen | Nicht-metrisch | McNemar-Test für binäre Variablen; χ²-Test |
| Rangplätze / Mediane | Nicht-metrisch | Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test (sensibler als Vorzeichentest) |
