R in a Nutshell

Verfahren für Rangdaten

Obwohl viele reale Datensätze gut durch eine Normalverteilung genähert werden können, gibt es genug Situationen, in denen hinreichend sicher ist, dass die Daten nicht normalverteilt sind, dass die Varianzhomogenitätsannahme verletzt ist oder dass – oft ist das gleichbedeutend und ursächlich – die Stichprobengrößen zu gering oder zu unterschiedlich sind. Eine Alternative zu den Signifikanztests im Abschnitt „Parametrische Tests“ sind die sogenannten nicht-parametrischen Tests (oft auch als verteilungsfreie Tests bezeichnet). Diese Tests sind unter Umständen rechenintensiver als die auf der Normalverteilungsannahme beruhenden, helfen Ihnen aber auch dann, zu statistisch begründeten Entscheidungen zu kommen, wenn die Voraussetzungen ...