Hallo Forum!
Ich möchte eine statistische Prozedur verwenden, die Normalverteilung vorraussetzt. Da meine Daten aber nicht normalverteilt sind, möchte ich gerne eine Transformation durchführen, um zur Normalverteilung zu gelangen.
Die Verteilung ist zwar glockenförmig und mit einer Schiefe von -0,12 nur minimal linksschief. Allerdings ist sie leider stark leptokurtisch, also steilgipflig.
Ich hatte an Logarithmieren gedacht. Allerdings liegt der Mittelwert bei ungefähr Null und es gibt deshalb reichlich Werte kleiner/gleich Null. Logarithmieren ist also nicht.
Habt ihr eine Idee, wie ich die Daten transformieren könnte? Die alternativen Prozeduren für nicht-normalverteilte Daten sind deutlich weniger „mächtig“.
Danke und Gruß!
Jan
Hallo Jan,
wenn Du so viele Daten hast, dass Du Schiefe und Kurtosis so gut schätzen kannst, dann sollten auch nichtparametrische Verfahren eine vergleichbare Power haben.
LG
Jochen
Hallo Jochen,
danke für deine Antwort! Bitte entschuldige: meine Beschreibung war nicht ganz präzise.
Einerseits möchte ich einen Test auf die Verteilung machen, bei dem ich wirklich mit nichtparametrischen Methoden arbeiten kann.
Ich möchte aber gerne auch eine (fortgeschrittene) Regressionmethode anwenden, weil sie sich für die Fragestellung gut eignet.
Es wäre also sehr schön, wenn ich die Daten auf Normalverteilung trimmen könnte.
Any ideas?
wenn Du so viele Daten hast, dass Du Schiefe und Kurtosis so
gut schätzen kannst, dann sollten auch nichtparametrische
Verfahren eine vergleichbare Power haben.
Hallo,
Einerseits möchte ich einen Test auf die Verteilung machen,
bei dem ich wirklich mit nichtparametrischen Methoden arbeiten
kann.
Warum _möchtest_ Du denn?
Die Art der Daten bestimmt die Analyse und nicht umgekehrt.
Ich möchte aber gerne auch eine (fortgeschrittene)
Regressionmethode anwenden, weil sie sich für die
Fragestellung gut eignet.
Siehe zB:
http://131.130.57.33/lehre/pp/Analyse%20%F6kologisch…
Es wäre also sehr schön, wenn ich die Daten auf
Normalverteilung trimmen könnte.
Braucht man nicht, wenn man entsprechende nichtparametrische Regressionen nutzt.
Any ideas?
s.o.
LG
Jochen
http://131.130.57.33/lehre/pp/Analyse%20%F6kologisch…
Hallo Jochen,
das ist vielleicht eine nettes Set von Methoden. Dennoch kann es nicht die Fülle an Prozeduren ersetzen, die Normalverteilung vorraussetzen.
Ich möchte auch auf diesem Thema nicht weiter herumdiskutieren. Transformationen, um Normalverteilung zu erreichen sind eine Standard-Vorgehensweise. Findest du in jedem Buch über Ökonometrie. Wenn du kein Fan davon bist, ist das in Ordnung. Dies zu diskutieren war aber nicht Ziel meines Threads. Da das auch nicht viel mit meiner Frage zu tun hat, ist diese Diskussion auch für die Archivierung der Threads wenig sinnvoll.
Für deinen Versuch zu helfen möchte ich dir trotzdem danken. Ich weiss es zu schätzen, dass du hier im Forum aktiv bist und Zeit investierst, um anderen zu helfen.
Mittlerweile habe ich einen Hinweis gefunden, welche Transformationen möglich sein könnten:
Sinus oder Kubikwurzel.
Siehe hier:
http://www2.chass.ncsu.edu/garson/pa765/assumpt.htm#…
(Dort ist übrigens auch zu lesen, warum und wann Transformationen sinnvoll sind.)
Hat jemand Erfahrungen damit?
Gruß
Jan