folgendes Problem: Ich habe 2 Datengruppen. 1. Gruppe: DAX-Kurse von Oktober bis April; 2. Gruppe: DAX-Kurse von Mai bis September. Daten sind von 1989 bist Ende 2006.
Habe jeweils die monatliche Veränderung des Handelsvolumens sowie Durchschnitt und Standardabweichung berechnet.
Nun möchte ich einen Test durchführen. Getestet werden soll, ob in der 1. Gruppe signifikant mehr gehandelt wird als in der 2. Gruppe.
Kann mir da jemand einen geeigneten Signifikanztest empfehlen (z.B. t-Test), stehe da gerade ziemlich auf dem Schlauch.
Danke, nur leider ist der Statistikschein bei mir schon gefühlte Jahrzehnte her. Sonst noch vielleicht jemand ne Idee für ne schnelle Lösung ohne dass ich dazu noch wieder ein ganzes Buch lesen muss?
Gruß, Pascal
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Nun möchte ich einen Test durchführen. Getestet werden soll,
ob in der 1. Gruppe signifikant mehr gehandelt wird als in der
2. Gruppe.
Unterschiede in der zentralen Tendenz zweier Stichproben kannst du so prüfen:
Wenn die Daten ungefähr normalverteilt sind, kannst du den t-Test nehmen.
Ebenso, wenn die Daten wenigstens symmetrisch verteilt sind und Du mehr als 10 Werte pro Gruppe hast und
ebenso, wenn die Daten schief verteilt sind und du mehr als 80-100 Werte pro Gruppe hast.
Sind die Daten schief verteilt und du hast weniger als 80-100 Werte pro Gruppe, kannst du den Wilcoxon-Test nehmen.
Du solltest darauf achten, ob es innerhalb der Gruppen zeitliche Trends gibt. Um diese müsstest du korrigieren. Der eigentlich korrekte Vergleich geht über eine multivariate Analyse via allgemeine lineare Modelle, welche ganz automatisch über mögliche Trendeffekte korrigieren und auch Interaktionen zwischen den Faktoren Zeit und Gruppe beachten. Bei deinem Ansatz ist mir allerdings aus dem Stand heraus nicht klar, was die Gruppen-Einteilung überhaupt soll. Wäre es nicht besser, diese Gruppeneinteilung sein zu lassen und ein oszillierendes Modell anzupassen?
Auf den ersten Blick halte ich dein Vorgehen generell für unklug (die Gruppeneinteilung; Damit wirfst du eine Menge Informationen auf den Müll - der Aspekt in den Daten, der dann übrig bleibt, beeinflußt aber massiv das Ergebnis. Also: Shit in -> Shit out. Du must schon SEHR sicher sein, dass alles was Du machst wirklich und nachprüfbar SINNVOLL ist, sonst ist es das Ergebnis sicher auch nicht), ich habe aber zuwenig Wissen und Können, um Dir zu sagen, wie man’s richtig macht. Ich glaube, dass dein Probem eigentlich knifflig ist und sich nicht sinnvoll auf so einen einfache Weise analysieren läßt, wie es Dir vorschwebt. An deiner Stelle würde ich mal mit Wirtschaftsstatistikern reden, die etwas Erfahrung mit solchen Sachen haben.