Tests

Entscheidungsbaum und die einzelnen Testverfahren für Mittelwerte, Häufigkeiten und Zusammenhänge.

Welcher Test passt, entscheidet sich an vier Fragen: Welches Skalenniveau hat die Zielvariable, wie viele Gruppen werden verglichen, sind die Beobachtungen gepaart oder unabhängig, und sind die Voraussetzungen erfüllt.

Als Diagramm und über die Tests hinaus steht das auf Verfahren wählen. Hier in Kurzform nur die Tests:

• Metrische Zielvariable, eine Gruppe gegen einen festen Wert: t-Test für eine Stichprobe, bei verletzter Normalverteilung und kleinem n der Vorzeichen-Rangtest.
• Metrisch, zwei unabhängige Gruppen: t-Test für zwei Stichproben, bei ungleichen Varianzen in der Welch-Variante, die ohnehin der sichere Standardfall ist. Nichtparametrische Ausweichvariante: Mann-Whitney.
• Metrisch, zwei gepaarte Messungen: gepaarter t-Test auf den Differenzen, nichtparametrisch Wilcoxon.
• Metrisch, mehr als zwei Gruppen: Varianzanalyse, nichtparametrisch Kruskal-Wallis. Erst nach einem signifikanten Gesamttest folgen Post-hoc- Vergleiche mit Korrektur für multiples Testen.
• Zwei kategoriale Variablen: Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit, bei kleinen erwarteten Häufigkeiten der exakte Test nach Fisher.
• Zwei metrische Variablen, Frage nach Zusammenhang: Korrelationstest, Pearson bei linearem Zusammenhang und Normalverteilung, sonst Spearman.