Statistische Vorannahmen Statistical Assumptions
Definition
Analytische Ansätze und Modelle gehen davon aus, dass die Daten, auf die sie angewendet werden, bestimmte Eigenschaften aufweisen (beispielsweise statistische Unabhängigkeit, Ziehung einer Zufallsstichprobe, Normalverteilung, Varianzhomogenität, …). Vor der Datenanalyse sollten diese Annahmen überprüft werden, da es die Ergebnisse und die Schlussfolgerung der Analyse ändern kann, wenn die Annahmen nicht erfüllt sind. Im Rahmen von offener, reproduzierbarer Forschung gehört es zur guten Praxis, das Testen der Annahmen zu dokumentieren und zu berichten, welche Annahmen geprüft wurden, durch welche Tests sie geprüft wurden, was die Ergebnisse waren und welche Maßnahmen oder Korrekturen durchgeführt wurden.
Referenzen:
- Garson, G. D. (2012). Testing Statistical Assumptions (2012th ed.). North Carolina State University.
- Hahn, G. J., & Meeker, W. Q. (1993). Assumptions for Statistical Inference. The American Statistician, 47(1), 1–11. https://doi.org/10.1080/00031305.1993.10475924
- Hoekstra, R., Kiers, H., & Johnson, A. (2012). Are assumptions of well-known statistical techniques checked, and why (not)? Frontiers in Psychology, 3(137), 1–9. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00137
- Nimon, K. F. (2012). Statistical Assumptions of Substantive Analyses Across the General Linear Model: A Mini-Review. Frontiers in Psychology, 3, 322. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00322
Ursprünglich verfasst von: Graham Reid
Überprüft von: Jamie P. Cockcroft, Sam Parsons, Martin Vasilev, Julia Wolska
Übersetzt von: Bettina M.J. Kern, Helena Hartmann, Susanne Vogel, Joris Frese
Verbesserungsvorschlag
Einen Fehler oder einen defekten Link entdeckt, oder fehlt diesem Eintrag etwas? Lassen Sie es uns wissen — das geht direkt an das Glossar-Team.