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000 würden wir dies als p <. 001 schreiben. Das APA-Handbuch empfiehlt ansonsten die Angabe genauer p -Werte (gerundet auf drei Nachkommastellen). Ergebnisse berichten Um die Ergebnisse berichten zu können, müssen wir uns aber noch eine weitere Tabelle anschauen, die Zusammenfassung des Wilcoxon-Tests bei verbundenen Stichproben. Spss daten interpretieren in online. Die statistische Signifikanz ist zwar der Teil, der uns in der Regel am meisten interessiert, für das korrekte Berichten der Ergebnisse benötigen wir allerdings noch die standardisierte Teststatistik. Zusammenfassung des Wilcoxon-Tests bei verbundenen Stichproben Gesamtzahl 100 Teststatistik 53, 000 Standardfehler 281, 309 Standardisierte Teststatistik -8, 434 Asymptotische Sig. (zweiseitiger Test), 000 Zum Berichten der Ergebnisse benötigen wir zwei Werte: die standardisierte Teststatistik und den p -Wert (Signifikanz). Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test überprüft, ob sich die Median-Differenz zwischen den beiden Gruppen statistisch von 0 (Null) unterscheidet.

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Bei beiden Kennwerten deutet der Wert "Null" auf eine Normalverteilung hin.

Die Ausgabe statistischer Kennwerte ist in SPSS / PASW mit der Ausgabe einer Häufigkeitsauszählung der betreffenden Variablen verknüpft. In der Dialogbox unter dem Menupunkt Analysieren -> Deskriptive Statistik ->Häufigkeiten finden sie den Schalter "Statistik". Nach einem Klick öffnet sich eine weitere Box, in der sie die verschiedenen Kennwerte als Optionen auswählen können. Quartile: Anhand der Quartile läßt sich eine Stichprobe in vier gleichgroße Gruppen aufteilen. Als Quartile bezeichnet man damit eine besondere Form der Quantile. Das p-Quantil gibt den Wert an, der die unteren p*100 Prozent der Daten von den oberen 100-p*100 Prozent trennt. Das erste oder auch "untere" Quartil bezeichnet den Wert einer Stichprobe, unterhalb dessen 25% der Meßwerte liegen. Das zweite Quartil oder Median bezeichnet den Punkt, unterhalb dessen 50% der Meßwerte liegen. Tabelle "Kollinearitätsdiagnose" interpretieren in SPSS. Das dritte oder "obere" Quartil ist dementsprechend der Punkt, unterhalb dessen 75% der Meßwerte liegen. Trennen (Cut-Points): Es werden Quantilwerte erzeugt, welche die Stichprobe in Gruppen mit identischer Breite aufteilen.

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Wed, 31 Jul 2024 21:39:23 +0000