Auswertung klinischer Studien mit SPSS by Laura Benner & Marietta Kirchner & Johannes Krisam & Kevin Kunzmann & Anja Sander

Autor:Laura Benner & Marietta Kirchner & Johannes Krisam & Kevin Kunzmann & Anja Sander
Die sprache: deu
Format: epub
ISBN: 9783658234409
Herausgeber: Springer Fachmedien Wiesbaden

3.4 Überprüfen einer Variablen auf Normalverteilung

Kommen wir nun nochmal auf die zuvor angesprochene Normalverteilung zurück. Wenn man nicht weiß, ob eine Variable (annähernd) normalverteilt ist, kann man sich zunächst einen Eindruck über die Verteilung anhand der vorgestellten deskriptiven Kennzahlen verschaffen. Bei einer symmetrischen Verteilung ohne extreme Ausreißer sollten Mittelwert und Median recht nahe beieinander liegen. Auch ein Histogramm veranschaulicht die Verteilung der Daten. Darüberhinaus eignet sich ein Quantile-Quantile-Plot (Q-Q-Plot). Hierbei handelt es sich um ein grafisches Verfahren zum Vergleich von zwei Verteilungen. Um einen Q-Q-Plot zu erstellen, werden die Quantile der vorliegenden Stichprobe empirisch bestimmt (d. h. aus der Stichprobe geschätzt) und auf der einen Achse abgetragen. Auf der zweiten Achse werden die theoretischen Quantile der Vergleichsverteilung aufgetragen. Die vollständige Interpretation eines Q-Q-Plots ist durchaus kompliziert und bedarf einiger Übung. Um eine Stichprobe auf Normalverteilung zu prüfen genügt es aber festzustellen, ob der Q-Q-Plot mit den Quantilen der Standardnormalverteilung ungefähr einer Geraden entspricht. Steigung und y-Achsenabschnitt sind dabei irrelevant (es muss sich bei der Geraden also nicht um die 1. Winkelhalbierende handeln). Der Achsenabschnitt ist 0, wenn beide Verteilungen denselben Mittelwert haben und die Steigung ist 1, wenn beide Verteilungen dieselbe Standardabweichung haben.

Mit SPSS kann man einen Q-Q-Plot über Analysieren/Deskriptive Statistiken/Q-Q-Diagramm erstellen (Abb. 3.5).

Abb. 3.5Erstellung von Q-Q-Plots

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