Welcher Test wird wann benutzt?

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Wer schonmal Statistik auf seine Datenreihen anwenden musste kennt das Problem – welchen Test nehm ich?

Alle Tests "funktionieren" für die meisten Datenreihen, d.h. der Benutzer erhält Ergebnisse, egal ob der Test passt oder nicht. Für mich selbst hab ich eine Graphik erstellt, die zeigt welchen Test man wann nimmt, inklusive dem passenden Kommando in R. Vielleicht wird irgendwer das chaotische Bildchen nützlich finden! (Klicken für eine größere Version) 

 Statistical tests

Anmerkungen:

  • Für Cochran’s Q-Test muss das Paket ‘outliers’ mittels install.packages(‘outliers’) installiert werden. (Nicht vergessen:  library(‘outliers’) zum einbinden benutzen!).  Hab den Test persönlich noch nie benutzt.
  • Die Kommandos für ANOVA sind extrem verkürzt, da man vorher noch ein lineres Modell erstellen muss. "?aov" oder help(aov) hilft!
  • Es gibt mehrere Tests für Normalverteilung – shapiro.test, ad.test, cvm.test, pearson.test, sf.test… Ich hab mich an Shapiro-Wilk gewöhnt, und da bleib ich fürs erste auch dabei.

Quellen:  http://www.graphpad.com/www/book/Choose.htm, https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/

Veröffentlicht von

Philipp hat einen Bachelor in Biologie, ein Graduate Certificate in IT und studiert momentan für seinen Master in IT in einem übertrieben großen Land voller Spinnen und Schafe. Für die Bierologie schreibt er zumeist über Biologie, Evolution und allem was an den Rändern der Gebiete noch so angeschwemmt wird.

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