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Bei ausreichend kleinem p-Wert gehen wir bei diesen Tests davon aus, dass die Daten nicht normalverteilt sind. Die letzten beiden Verfahren sind rein grafisch und vergleichen die tatsächlichen Daten mit Daten, die wir bei einer perfekten Normalverteilung erwarten würden. Literaturverzeichnis Ghasemi, A., & Zahediasl, S. (2012). Normality Tests for Statistical Analysis: A Guide for Non-Statisticians. International Journal of Endocrinology and Metabolism, 10 (2), 486–489. doi:10. 5812/ ijem. 3505 Lumley, T., Diehr, P., Emerson, S., & Chen, L. (2002). The importance of the normality assumption in large public health data sets. Annual review of public health, 23 (1), 151-169. Salkind, N. J. (Ed. Variablen in SPSS auf Normalverteilung Prüfen – StatistikGuru. ). (2010). Encyclopedia of research design (Vol. 1). Sage. Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 591-611. Steinskog, D. J., Tjøstheim, D. B., & Kvamstø, N. G. (2007). A cautionary note on the use of the Kolmogorov-Smirnov test for normality.
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