Hi Markus,
Im Rahmen meiner Seminararbeit muss ein Test zweier
unabhängiger Stichproben auf Unterschiedlichkeit hinsichtlich
eines nominalen Merkmals erfolgen. Dabei kann das Merkmal
lediglich die Werte eins, zwei oder drei annehmen.
Der Kolmogorow-Smirnow Test auf Nomalverteilung fiel negativ
aus,
Ähm, nichts für ungut, aber nominale Werte auf Normalverteilung zu testen ist keine gute Idee. Nominale Werte sind beliebg benannt, daher könntest du alleine durch Umbenennung andere Verteilungen erzeugen, womit der formale Test dann arbiträre Ergebnisse liefert und ohnehin unnütz ist.
so dass ich anstelle eines t-Test Mittelwertvergleichs
den Mann-Whitney-U Test nutzen möchte.
Auch das ist nicht besonders sinnvoll. t-tests setzen metrische Skalierung voraus (z.B. kg oder °C), bei nominalen Werten ist der Mittelwert wegen der Kodierung genauso beliebig wie der KS-Test oben.
Der MWU benötigt wenigstens Ränge, also eine Rangfolge, was bei nominellen Werten nicht gegeben ist. also ist er auch nicht angebracht. Zudem: MWU ist nur dann als tatsächlich äquivalent zum t-test anzusehen, wenn die die zu vergleichenden Stichproben hinreichend ähniche Streuung, schife und Exzess haben.
Bei Anwendung des Tests mit Hilfe von SPSS muss ich jedoch
feststellen, dass sowohl die Rangsumme als auch der
entsprechende mittlere Rang mit knapp 80 (müsste der nicht
zwischen 1 und 3 liegen?) viel zu hoch sind.
Evtl hast du falsch kodiert?
Daher meine Fragen:
Ist der Mann-Whitney U Test für meinen Untersuchungsgegenstand
überhaupt geeignet? Wenn nicht, wie sollte ich stattdessen
vorgehen.
Richtige Frage (zwar wegen dem falschen Auslöser, aber immerhin 
)!
Du vergleichst eine nominale Ausprägung hinsichtlich eines nominales Gruppierungsmerkmals. Insgesamt ergibt sich eine 2x3 Kreztabelle, dei amn mit einem Chi²-Test auswerten kann.
Als dazugehörige deskriptive Statistik bietet sich an, die entsprechenden Häufigkeiten anzugeben, und die Tabelle abzubilden.
Grüße,
JPL