Testverfahren für nominalskalierte und ordinalskalierte Daten

Abstract

Wir haben bisher über eine Reihe von Analyseverfahren gesprochen, die Zusammenhänge von Variablen untersuchen (wie Korrelation und Regression) oder zur Untersuchung von Unterschieden zwischen Gruppen angewendet werden (t-Tests und Varianzanalyse). All diese Verfahren haben die Besonderheit, dass sie auf bestimmten Annahmen beruhen, die sich auf die Verteilung der Messwerte in der Population beziehen: diese sollten immer einer Normalverteilung folgen. Das ist deswegen notwendig, weil diese Verfahren mit Prüfverteilungen arbeiten, die nur dann exakte Werte liefern, wenn die zugrunde liegende Populationsverteilung normalverteilt ist.