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[Statistikn00bx10]

Ich will die Mittelwerte der 4 Gruppen meiner unabhängigen Variable gerne a priori auf eine Lineare Beziehung untersuchen.

Zuerst wollte ich eine einfaktorielle ANOVA durchführen, aber leider sind meine Gruppen alle unterschiedlich groß, die Residuenwerte sind nicht normalverteilt und die Varianzhomogenität ist nicht gegeben.
Ich weiß, dass ich jetzt normalerweise einen Kurskal-Wallis-Test machen würde, aber soweit ich weiß, kann man damit keine geplanten Kontraste machen.
Ich habe aber gelesen, dass man Mann-Whitney-U-Tests addieren kann, um die Mittelwerte einzeln zu vergleichen. Dabei wird aber der Fehler der 1. Art erhöht.
Gibt es eine Möglichkeit, dass der alpha Fehler nicht über 0.05 wächst, ich aber trotzdem meine lineare Beziehung der Mittelwerte untersuchen kann?
Wenn jemand eine Erklärung hat, oder einen Link, zu einer Seite, die mir weiterhilft, würde ich mich sehr freuen

[PonderStibbons]

Zuerst wollte ich eine einfaktorielle ANOVA durchführen, aber leider sind meine Gruppen alle unterschiedlich groß, die Residuenwerte sind nicht normalverteilt und die Varianzhomogenität ist nicht gegeben.

Kann man dann nicht mehr apriori auf Linearität der Mittelwerte untersuchen?

Welches ist denn der Hintergrund, warum untersuchst Du das? Und wie
groß ist Deine Stichprobe?

Ich weiß, dass ich jetzt normalerweise einen Kurskal-Wallis-Test machen würde,

Wieso sollte man - der kann Linearität nicht überprüfen, da die Daten als Ordinaldaten
analysiert werden.

Ich habe aber gelesen, dass man Mann-Whitney-U-Tests addieren kann, um die Mittelwerte einzeln zu vergleichen.

U-Tests analysieren die Daten als Ordinaldaten, die haben keine Mittelwerte.

Kann es sein, dass es um Monotonie geht, nicht um Linearität?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons