Führt einen nicht-parametrischen Test durch, um Unterschiede zwischen zwei unabhängigen Gruppen zu vergleichen, wenn die Annahme der Normalität verletzt wird. Er berechnet die U-Statistik und den zugehörigen p-Wert.
Gehen Sie die Eingaben bewusst durch und vergleichen Sie dann die Ausgaben, statt sich auf nur ein Szenario zu verlassen.
Stichprobengröße von Gruppe 1 (n1), Stichprobengröße von Gruppe 2 (n2), Summe der Ränge für Gruppe 1 → U-Statistik für Gruppe 1, U-Statistik für Gruppe 2, U-Statistik (kleinere von U1 und U2), Z-Score (für große Stichproben)
Nutzen Sie diese Beispiele, um das Verhalten des Rechners zu prüfen, bevor Sie Ihre eigenen Werte eingeben.
Stichprobengröße von Gruppe 1 (n1): 5; Stichprobengröße von Gruppe 2 (n2): 5; Summe der Ränge für Gruppe 1: 30
U-Statistik für Gruppe 1: 10; U-Statistik für Gruppe 2: 15; U-Statistik (kleinere von U1 und U2): 10; Z-Score (für große Stichproben): -0,5222329679
Stichprobengröße von Gruppe 1 (n1): 10; Stichprobengröße von Gruppe 2 (n2): 10; Summe der Ränge für Gruppe 1: 120
U-Statistik für Gruppe 1: 35; U-Statistik für Gruppe 2: 65; U-Statistik (kleinere von U1 und U2): 35; Z-Score (für große Stichproben): -1,133893419
Stichprobengröße von Gruppe 1 (n1): 15; Stichprobengröße von Gruppe 2 (n2): 10; Summe der Ränge für Gruppe 1: 180
U-Statistik für Gruppe 1: 90; U-Statistik für Gruppe 2: 60; U-Statistik (kleinere von U1 und U2): 60; Z-Score (für große Stichproben): -0,8320502943
Nutzen Sie Rechner für Algebra, Geometrie, Trigonometrie, Wahrscheinlichkeit, Statistik, Mittelwerte, z-Werte, Tests und Diagrammerstellung.
Diese Links sind darauf ausgelegt, die Sitzung zu vertiefen und die nächste wahrscheinliche Frage zu beantworten, ohne Nutzer zurück zur Suche zu schicken.
Führt einen F-Test durch, um die Varianzen zweier Populationen zu vergleichen.
Berechnet Wahrscheinlichkeiten und Perzentile, die mit der Standardnormalverteilung (Z) oder einer beliebigen Normalverteilung verbunden sind.
Führt einen T-Test (Ein-Stichproben-, Zwei-Stichproben- oder gepaart) durch, um Mittelwerte zu vergleichen und die statistische Signifikanz zu bestimmen.
Hilft bei der Bestimmung von Klassenintervallen und -häufigkeiten für die Erstellung eines Histogramms (visuelle Darstellung der Häufigkeitsverteilung).