Normalverteilung in der Statistik einfach erklärt (Gaußsche Glockenkurve) 📊🔍

Die Normalverteilung deiner quantitativen Daten zu überprüfen ist eine wichtige Voraussetzung für viele statistische Test. Aber was versteht man unter Normalverteilung in der Statistik und wie kannst du sie überprüfen?
In diesem Video lernst du 3 Dinge:
-Was ist eine Normalverteilung in der Statistik (einfach erklärt)?
-Welche Abweichungen von der Normalverteilung gibt es und wie erkennst du sie?
-Wie testest du die Normalverteilung eines Datensatzes rechnerisch und grafisch?
Wenn du also deine eigenen Daten für eine Studie vorliegen hast und diese auf Normalverteilung prüfen musst, dann weißt du am Ende des Artikels genau was du tun musst und warum du es tust.
📚 Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. SAGE, London.
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00:00 Intro
00:54 #1 Was ist eine Normalverteilung in der Statistik?
02:34 #2 Beispiel für eine Normalverteilung
04:26 #3 Abweichungen von der Normalverteilung
06:16 #4 Normalverteilung prüfen
Die Überprüfung der Normalverteilung ist oft der erste Schritt einer statistischen Auswertung. Die Grundlage dafür sind deine Daten, die du bei einer quantitativen empirischen Studie mittels sogenannter Messinstrumente wie einem Fragebogen erheben kannst.
Wenn die Erhebung abgeschlossen ist und dir die Daten vorliegen, dann kannst du zur Überprüfung der Normalverteilung ein Diagramm erstellen. Dieses Diagramm zeigt wie oft jeder Wert den du gemessen hast in deinem Datensatz auftaucht.
Dieses Video handelt von:
Normalverteilung Statistik, Normalverteilung einfach erklärt, Gaußsche Glockenkurve, quantitative Forschung
Musik Intro & Abspann: www.bensound.com/royalty-free...
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Пікірлер: 7

  • @shribemasteryourstudies
    @shribemasteryourstudies4 ай бұрын

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  • @xa1991
    @xa19919 ай бұрын

    Sehr gut aufgearbeitetes Video, Danke dafür.👌

  • @shribemasteryourstudies

    @shribemasteryourstudies

    9 ай бұрын

    Gerne! :)

  • @ags2099
    @ags209920 күн бұрын

    0:55 start

  • @neenahcoralie
    @neenahcoralie5 ай бұрын

    Stimmt es, dass ich bei nicht normalverteilten Daten, die dafür eine hohe Fallmenge aufweisen (z.B N=81) trotzdem parametrischer Tests wie den t-Test durchführen kann?

  • @shribemasteryourstudies

    @shribemasteryourstudies

    5 ай бұрын

    Du kannst bei einer großen Stichprobengröße (z.B. N=81) oft parametrische Tests wie den t-Test auch bei nicht normalverteilten Daten anwenden (oft wird ein N=30 als ausreichend angesehen, aber dies kann je nach Situation variieren). Das liegt am zentralen Grenzwertsatz, der besagt, dass die Verteilung der Stichprobenmittelwerte bei großen Stichproben annähernd normalverteilt ist. Es ist aber wichtig, auch andere Testannahmen zu berücksichtigen und den Kontext deiner Datenanalyse zu beachten. In einigen Fällen könnten nicht-parametrische Tests angemessener sein, besonders wenn die Daten sehr schief verteilt sind oder Ausreißer enthalten.

  • @neenahcoralie

    @neenahcoralie

    5 ай бұрын

    @@shribemasteryourstudies ich muss gleich noch eine Frage während meiner schlaflosen SPSS Nacht anschließen: Meine Unterschieds-Hypothese geht bei UV Gruppe A von einem stärkerem Effekt auf AV aus als bei UV Gruppe B. Nun fehlen in meiner Stichprobe Daten/ Fälle für die Gruppe B. Heißt das dann automatisch, dass die Hypothese bestätigt wird? Ich würde eine Antwort unglaublich schätzen 🙏🏻🥺