Simultane Konfidenzintervalle für nichtparametrische relative Kontrasteffekte

Abstract

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.