Dieses Video ist die Fortsetzung von:    • Mann-Whitney U-Test / Wilcoxon Rangsu...  
Wenn die Voraussetzung der Varianzenhomogenität verletzt ist und/oder die zwei Stichprobengrößen unterschiedlich sind, dann sollte nach Ruxton (2006) der "Welch-Test mit Rangzahlen" anstelle des Wilcoxon-Mann-Whitney-Tests eingesetzt werden? An einem Beispiel wird gezeigt, dass der Welch-Test mit Rangzahlen das geforderte Alpha-Fehler-Niveau besser einhält als der Wilcoxon-Mann-Whitney-Tests. Die Varianzenhomogenität wird auf Basis der Differenz der absoluten Abweichungen vom Median (engl.: Median Absolute Deviations - MAD) geprüft.

R-Statistics: https://www.r-project.org
R Dokumentation: https://www.rdocumentation.org/packag...

R-Skript Beispiel - Efeu-Stecklinge:
library(DescTools)
xVG = c(2.7,6.0,3.5,7.1,4.2,1.8,2.0,3.3,2.4,3.0,3.3,1.9,1.8,2.2,4.7,3.6,2.0,3.7,2.4,0.8,3.1,4.1)
xKG = c(4.2,2.3,2.6,2.9,3.4,2.8,3.0,3.9,4.0,3.4,3.2,3.5,3.2,2.5,3.0,3.3,2.7,3.0,3.3,3.2,2.8,1.9,3.6,2.4,
2.5,3.3,2.2,2.5,1.9,3.7,2.8,2.1,2.5,4.0,1.7,3.2,2.3,2.3,2.4,2.5)
median(xVG); mad(xVG, center=median(xVG))
median(xKG); mad(xKG, center=median(xKG))
MADCI(xVG, xKG, alternative="two.sided", conf.level=.95)
Wilcoxon-Mann-Whitney-Test:
wilcox.test(xVG, xKG, alternative="greater")
Welch-Test mit Rangzahlen:
R = rank(c(xVG, xKG), ties="average")
RxVG = R[1:length(xVG)]
RxKG = R[(length(xVG)+1):(length(xVG)+length(xKG))]
t.test(RxVG, RxKG, alternative="greater", conf.level=.95)
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