Welcher Test wird wann benutzt?
BLOG: Bierologie
Weissbier & Wissenschaft

Wer schonmal Statistik auf seine Datenreihen anwenden musste kennt das Problem – welchen Test nehm ich?
Alle Tests "funktionieren" für die meisten Datenreihen, d.h. der Benutzer erhält Ergebnisse, egal ob der Test passt oder nicht. Für mich selbst hab ich eine Graphik erstellt, die zeigt welchen Test man wann nimmt, inklusive dem passenden Kommando in R. Vielleicht wird irgendwer das chaotische Bildchen nützlich finden! (Klicken für eine größere Version)
Anmerkungen:
- Für Cochran’s Q-Test muss das Paket ‘outliers’ mittels install.packages(‘outliers’) installiert werden. (Nicht vergessen: library(‘outliers’) zum einbinden benutzen!). Hab den Test persönlich noch nie benutzt.
- Die Kommandos für ANOVA sind extrem verkürzt, da man vorher noch ein lineres Modell erstellen muss. "?aov" oder help(aov) hilft!
- Es gibt mehrere Tests für Normalverteilung – shapiro.test, ad.test, cvm.test, pearson.test, sf.test… Ich hab mich an Shapiro-Wilk gewöhnt, und da bleib ich fürs erste auch dabei.
Quellen: http://www.graphpad.com/www/book/Choose.htm, https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/
Nützliche Grafik
Danke Philip für die nützliche Grafik! Sie erinnert mich an ein Kladogramm.
Hallo Joe! Joa, ich hatte eher neumodisch an Flowchart gedacht, aber keins der Woerter passt so richtig… Vielleicht wie frueher, “Choose your own adventure!” 🙂