Robustheits- und Power-Vergleiche

Robustheits- und Power-Vergleiche beschäftigen sich mit den Ergebnissen von verschiedenen Signifikanztests in Abhängigkeit der vorliegenden Untersuchungssituation.

Robustheitsuntersuchungen verfolgen dabei das Ziel zu ermitteln, ob ein bestimmter statistischer Test trotz verletzter Voraussetzungen robuste Ergebnisse erzielt und somit anwendbar ist. Ein Test ist dann robust, wenn die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art ein gegebenes Signifikanzniveau α nicht überschreitet. Power-Vergleiche ermöglichen es durch Simulationen eine Einschätzung über die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte statistische Tests unter gegebenen Parametern die Nullhypothese korrekterweise ablehnen, zu erhalten.

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