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Simultane Konfidenzintervalle für nichtparametrische relative Kontrasteffekte

Simultaneous Confidence Intervals for Non-parametric Relative Contrast Effects

von Frank Konietschke
Dissertation
Datum der mündl. Prüfung:2009-07-20
Erschienen:2009-10-28
Betreuer:Prof. Dr. Edgar Brunner
Gutachter:Prof. Dr. Edgar Brunner
Gutachter:Prof. Dr. Martin Schlather
Gutachter:Prof. Dr. Torsten Hothorn
crossref-logoZum Verlinken/Zitieren: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-3639

 

 

Dateien

Name:konietschke.pdf
Size:3.15Mb
Format:PDF
Description:Dissertation

Lizenzbestimmungen:


Zusammenfassung

Englisch

In general, biological experiments have a factorial structure, i.e. many factors affect the response variable. Hereby, the assumption of normality of the data is often not fulfilled, such that there is a need for non-parametric procedures. The statistical analysis of those data is usually performed using analysis of variance (ANOVA) procedures. But, the application of these procedures has disadvantages: (i) The global hypothesis tested by analysis of variance (quadratic tests) is, in general, not the question of practitioners. (ii) When the global hypothesis is rejected, then multiple comparison procedures must be applied, but the results are often not compatible with the global test. (iii) Most nonparametric procedures cannot provide meaningful confidence intervals for the underlying effects. The thesis develops non-parametric multiple contrast tests and simultaneous confidence intervals for relative effects. The three steps most commonly performed consecutively in the analysis of data from factorial experiments are unified by this procedure in one step, thereby avoiding incompatible results between an overall test, pairwise comparisons and confidence intervals.
Keywords: Simultaneous confidence intervals; relative effects

Weitere Sprachen

Die meisten Versuche in den Biowissenschaften haben eine faktorielle Struktur, das heißt mehrere Faktoren beeinflussen gleichzeitig den interessierenden Messwert. Weiterhin ist die Annahme der Normalverteilung der Daten in der Praxis häufig nicht erfüllt, so dass nichtparametrische Verfahren verwendet werden müssen. Die Analyse solcher Daten geschieht klassischerweise mithilfe einer Varianzanalyse (ANOVA). Dabei ergeben sich folgende Schwierigkeiten: 1. Die Globalhypothese ist in der Regel nicht die Hauptfrage des Anwenders. 2. Bei Ablehnung der Globalhypothese werden multiple Vergleiche durchgeführt, wobei die Testentscheidungen häufig nicht zur globalen Testentscheidung kompatibel sind. 3. Nichtparametrische Verfahren können im Allgemeinen nicht zur Berechnung von Konfidenzintervallen für die Effekte verwendet werden. In der Arbeit werden neue nichtparametrische simultane Konfidenzintervalle und multiple Kontrasttests für relative Effekte hergeleitet. Die Verfahren vereinigen die drei Schritte einer Varianzanalyse in einem einzigen Schritt, wobei die Kompatibilität der multiplen Vergleiche und der globalen Testentscheidung gesichert ist.
Schlagwörter: Simultane Konfidenzintervalle; relative Effekte
 

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