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Statistik leichtgemacht

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Parametrische und Nichtparametrische Tests

Wenn du einen Hypothesentest berechnen möchtest, musst du zunächst die Voraussetzungen des Hypothesentests prüfen. Eine sehr häufige Voraussetzung parametrischer Tests betrifft die Verteilung, zum Beispiel die Normalverteilung von Fehlern oder Differenzen. Welche Annahme genau gilt, hängt vom jeweiligen Test ab. Ist eine wichtige Annahme deutlich verletzt, kann ein passender nichtparametrischer Test sinnvoll sein.

Parametrische Tests vs. Nichtparametrische Tests

Die Grafik zeigt nur eine vereinfachte Faustregel. Entscheidend ist nicht immer die Verteilung der Rohdaten, sondern die konkrete Annahme des jeweiligen Tests.

Parametrische Tests

Sind die Voraussetzungen des jeweiligen Verfahrens ausreichend erfüllt, können parametrische Tests wie der t-Test, die ANOVA oder die Pearson-Korrelation berechnet.

Nichtparametrische Tests

Nichtparametrische Tests benötigen weniger beziehungsweise andere Verteilungsannahmen. Beispiele sind der Mann-Whitney U Test oder der Wilcoxon-Test.

Nichtparametrische Tests können sinnvoll sein, wenn das Skalenniveau ordinal ist, starke Ausreißer vorliegen oder wichtige Verteilungsannahmen eines parametrischen Tests nicht ausreichend erfüllt sind. Eine Stichprobengröße über 30 beweist keine Normalverteilung, und eine kleine Stichprobe ist allein kein Grund für einen nichtparametrischen Test.

Nichtparametrische Tests können gegenüber Ausreißern und bestimmten Verteilungsabweichungen robuster sein. Sie prüfen jedoch häufig eine andere Hypothese als das parametrische Gegenstück und sind nicht automatisch schwächer oder stärker. Die Wahl sollte sich deshalb an Forschungsfrage, Skalenniveau und Voraussetzungen orientieren.

In der folgenden Tabelle sind die häufigsten parametrischen und nichtparametrischen Tests aufgelistet. Je nachdem, wie viele Stichproben vorliegen, und ob diese abhängig oder unabhängig sind gibt es jeweils einen parametrischen und einen nichtparametrischen Test.

Parametrisch Nichtparametrisch
Eine Stichprobe Einfacher t-Test Wilcoxon-Test für eine Stichprobe
Zwei abhängige Stichproben Gepaarter t-Test Wilcoxon-Test
Zwei unabhängige Stichproben Ungepaarter t-Test Mann-Whitney U Test
Mehr als zwei unabhängige Stichproben Einfaktorielle ANOVA Kruskal-Wallis-Test
Mehr als zwei abhängige Stichproben Messwiederholungs-ANOVA Friedman-Test
Korrelation zwischen zwei Variablen Pearson-Korrelation Spearman-Korrelation

Wenn du numiqo verwendest, kannst du die Voraussetzungen für deinen Hypothesentest prüfen lassen, sind die Voraussetzungen nicht erfüllt, entferne einfach den Haken bei "Parametrischer Test", dann wird automatisch das nicht parametrische Pendant berechnet.

Parametrische und Nichtparametrische Tests

Hier erfährst du, wie du deine Daten auf Normalverteilung prüfen kannst.

Parametrische und Nichtparametrische Testverfahren berechnen

Parametrische und Nichtparametrische Testverfahren können direkt online hier auf numiqo berechnet werden, hierfür besuche einfach den Hypothesentest Rechner und wähle die Variablen aus, die du untersuchen möchtest. Anschließend hast du die Wahl, ob du einen parametrischen Test oder einen nichtparametrischen Test berechnen möchtest.


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numiqo zitieren: numiqo Team (2026). numiqo: Online Statistics Calculator. numiqo e.U. Graz, Austria. URL https://numiqo.de