Ich stehe gerade vor dem Problem, 2 unabhänige Stichproben mit unterschiedlichem Umfang (n1=110; n2=101) vergleichen zu müssen.
Zuerst habe ich also mal für beide Messreihen einen Shapiro-Test durchgeführt um zu sehen, ob die Werte normalverteilt sind.
Ergebnis für Stichprobe 1: W = 0.9675, p-value = 0.008674 -> nicht normal verteilt
Ergebnis für Stichprobe 2: W = 0.97425, p-value = 0.04529 -> nicht normal verteilt (wenn auch knapp)
nun wollte ich also einen Wilcoxon - Test durchführen. Folgender Code gab mir jedoch einen völlig absurden p-Wert aus:
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> wilcox.test(Hoehe~Variante,mu=0,alt="two.sided",confind=TRUE,data=a )
Ergebnis:
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Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: Hoehe by Variante
W = 8245, p-value = 1.271e-09
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
Es handelt sich im Übrigen um Messwerte einer Länge die alle in etwa zwischen 100mm und 400mm liegen....
Findet jemand einen grundlegenden Fehler in meiner Überlegung - geht der Wilcoxon überhaupt bei unterschiedlichem Probenumfang? Muss zugeben, dass ich von Statistik keinen wirklichen Plan habe....
Schonmal Danke und Gruß
schwede