Normalitätstest (beinhaltet Q-Q-Plots und P-P-Plots)

Benutzen Sie dieses Werkzeug, um zu überprüfen, ob eine Stichprobe normalverteilt ist. Die Prämisse der Normalverteilung einer Stichprobe ist üblich in statistischen Analysen. Beispielsweise in der linearen Regression, ANOVA oder ANCOVA wird vorausgesetzt, daß die Fehler des Models normalverteilt sind. Wie für jede Voraussetzung, muß auch diese Prämisse getestet werden.

XLSTAT bietet Ihnen zwei unterschiedliche Methoden zum Testen der Normalverteilung: Der Shapiro-Wilk-Test kann bei Stichproben mit 5000 und weniger Beobachtungen benutzt werden. Der Anderson-Darling-Test wurde von Stephens als eine Veränderung des Kolmogorov-Smirnov-Tests entwickelt. Er kann auf verschiedene Verteilungen angewandt werden, bei denen die Parameter unbekannt sind. Der Lilliefors-Test ist eine weitere Veränderung des Kolmogorov-Smirnov-Tests und kann auf Normalverteilungen mit unbekannten Parametern angewandt werden. Der Jarque-Bera-Test ist ein assymptotischer Test, der mit zunehmender Anzahl an Beobachtungen an Aussagekraft gewinnt.

Dieses Workzeug vervollständigt das "Distribution Fitting" Werkzeug, das die Schätzung der Verteilungsparameter erlaubt und das die Anpassungsgüte mittels Chi-Quadrat-Test oder Kolmogorov-Smirnov-Test ermittelt.