Mann-Whitney-U-Test in R rechnen und interpretieren - Daten analysieren in R (28)

// Mann-Whitney-U-Test in R rechnen und interpretieren // Sofern man zwei unabhängige Stichproben hat und sie mittels metrisch skalierter Variablen auf Gleichheit testen will, bedient man sich, sofern sie normalverteilt sind, typischerweise des t-Tests. Wenn die Variablen aber nicht normalverteilt sind, ist ein t-Test nicht mehr angebracht, weswegen auf den Mann-Whitney-U-Test zurückgegriffen wird. Der Mann-Whitney-U-Test benötigt zudem nicht zwingend metrische Daten, er kann auch mit ordinalen Daten arbeiten. Er prüft aber analog die Nullhypothese der Verteilungsgleichheit, also ob die beiden Stichproben bspw. aus der gleichen Grundgesamtheit stammen könnten. Eine Besonderheit ist zudem, dass der Test gegenüber Ausreißern robust ist, da er Ränge bildet und für die Berechnung verwendet. In R verwendet man die wilcox.test()-Funktion. Der Wilcoxon-Test ist nur eine andere Bezeichnung für den Mann-Whitney-U-Test. Bei Fragen und Anregungen zu Mann-Whitney-U-Test in R rechnen und interpretieren, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage: ======================================== 💡 Mann-Whitney-U-Test in R rechnen und interpretieren: https://www.bjoernwalther.com/mann-wh... Mehr Tutorials und Begleitmaterial: ============================ 🌐Meine Homepage: https://bjoernwalther.com/ 📘 Für die Leser unter euch: ======================= Mein Buch "Statistik mit R - Schnelleinstieg": https://amzn.to/3OzeLJI [Affiliatelink] ⭐Kanalmitglied⭐ werden: =======================    / @statistikampc_bjoernwalther   Kanal unterstützen? 🙌🏼 =================== Paypal-Spende: https://www.paypal.com/paypalme/Bjoer... Amazon Affiliate-Link: http://amzn.to/2iBFeG9 Danke für eure Unterstützung! ♥