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verteilungsfreie Verfahren

 
     
   
auch: nicht-parametrische Verfahren, nonparametrische Verfahren, Gruppe statistischer Methoden, die auch bei Fehlen von intervallskalierten Daten verwendet werden können. Ihre Anwendung stellt keine Voraussetzungen an die Verteilung der Daten. Nonparametrische Verfahren sind vorzuziehen, wenn die Stichproben klein sind oder wenn, z.B. bei großen Stichproben, keine Normalverteilungsannahme getroffen werden kann (Normalverteilung). Eine anwendungsorientierte Einteilung unterscheidet nach Tests, die Unterschiede in der zentralen Tendenz prüfen (Lagevergleich), Tests zur Prüfung von Streuungsunterschieden (Dispersionsvergleich) und Tests zur Überprüfung von Zusammenhängen (Korrelation, Kontingenz). 1) Lage- oder Lokalisationsvergleich: Bei unabhängigen Stichproben können u.a. der Mann-Whitney-U-Test oder der Mediantest eingesetzt werden. Bei abhängigen Stichproben wird meist der Wilcoxon-Test verwendet. Für mehrere unabhängige Stichproben gibt es analog zur Varianzanalyse den H-Test bzw. Kruskal-Wallis-Test, für abhängige Stichproben z.B. den Friedmann-Test. 2) Dispersionsvergleich: Der wirksamste Test für unabhängige Stichproben ist der Siegel-Tukey-Test, für mehrere unabhängige Stichproben gibt es den Bartlett-Test. Für Omnibusvergleiche eignet sich der Kolmogorov-Smirnov-Test. 3) Zusammenhangsanalyse: Hier wird v.a. die Gruppe der Chi-Quadrat-Tests für dichotome oder kategorisierte Variablen verwendet. Bei stetigen Merkmalen wird z.B. Kendalls Tau-Test (Kendall-tau) eingesetzt.


 
     
 
 
 
     
 
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