Conover-Iman für multiple Vgl. nach Kruskal-Wallis? (XLstat)

Conover-Iman für multiple Vgl. nach Kruskal-Wallis? (XLstat)

Beitragvon DesiStat » Mo 13. Okt 2014, 16:25

Hallo,

leider hat meine Uni die Statistikberatung abgeschafft :( und ich wäre sehr dankbar, wenn sich hier jemand findet, der mir vielleicht helfen kann.

In meiner Arbeit geht es darum verschiedene Gele zu vergleichen. Die Messung für jedes Gel wurde 4fach durchgeführt, also bei allen n=4. Es sollen jeweils 11 verschiedene Gele verglichen werden (k=11). In den einzelnen „Gruppen“ bzw. für die verschiedenen Parameter sind die Varianzen nicht immer homogen und das lässt sich auch nicht immer durch transformieren der Daten ändern. Zudem gibt es teilweise innerhalb einer Gruppe ein Gel, dessen Werte nicht normalverteilt sind. Somit ist eine Varianzanalyse bei den meisten Daten nicht möglich und bin ich auf den Kruskal-Wallis Test ausgewichen. Soweit so gut, ich hoffe ich hab nicht hier schon einen Fehler gemacht..

Ich werte meine Daten mit Excel über XLstat aus und dort werden für Kruskal-Wallis drei Anschlusstests für paarweise Vergleiche angeboten: Dunn, Conover-Iman oder Steel-Dwass-Critchlow-Fligner. (Eigentlich würde es mir reichen die Gele mit dem jeweiligen Standard zu Vergleichen z.B. wie beim Dunnett Test nach einer ANOVA, so einen Test gibt es aber zumindest in XLstat nicht als Anschlusstest für den Kruskal-Wallis Test) Der einzige der drei Tests, der ein halbwegs logisches Ergebnis hervorbringt ist der Conover-Iman Test. Leider habe ich in diversen Statistikbüchern und im Internet fast nichts zu diesem Test gefunden. Bei XLstat selbst steht: „Close to Dunn's method, this method uses a Student distribution. It corresponds to a t test performed on the ranks.“ [http://www.xlstat.com/en/products-solutions/feature/kruskal-wallis-test.html].
Ich verstehe allerdings ich nicht so ganz was damit gemeint ist, dass ein t-Test auf Ränge angewendet wird.
Gibt es Voraussetzungen die erfüllt sein müssen, um diesen Test anzuwenden? Beim t-Tests sollen ja eigentlich homogene Varianzen und Normalverteilung vorliegen. Aber ich habe mich ja für den Kruskal-Wallis Test entschieden, weil diese Voraussetzungen nicht erfüllt sind. Es wäre also ungünstig, wenn der Anschlusstest doch wieder diese Voraussetzungen erfordert. Oder ist das nicht der Fall, weil der t-Test eben auf die Ränge angewendet wird?

Ich bin mir ziemlich unsicher, ob ich den Conover-Iman Test verwenden sollte bzw. darf und ob es Voraussetzungen gibt, die dafür erfüllt sein müssen.
Es wäre super, wenn mir jemand etwas mehr zu diesem Conover-Iman Test sagen könnte oder mir einen Tipp geben kann wo ich weitere Informationen dazu finde.

Vielen Dank und viele Grüße!!
DesiStat
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