Edgar Brunner Livres

This book explains how to analyze independent data from factorial designs without having to make restrictive assumptions, such as normality of the data, or equal variances. The general approach also allows for ordinal and even dichotomous data. The underlying effect size is the nonparametric relative effect, which has a simple and intuitive probability interpretation. The data analysis is presented as comprehensively as possible, including appropriate descriptive statistics which follow a nonparametric paradigm, as well as corresponding inferential methods using hypothesis tests and confidence intervals based on pseudo-ranks. Offering clear explanations, an overview of the modern rank- and pseudo-rank-based inference methodology and numerous illustrations with real data examples, as well as the necessary R/SAS code to run the statistical analyses, this book is a valuable resource for statisticians and practitioners alike.

„Nichtparametrische Datenanalyse“ enthält eine umfassende Darstellung von nichtparametrischen Methoden zur statistischen Modellierung und Auswertung von Experimenten, wobei viele seit langem bekannte Verfahren in einer neuartigen Sichtweise beschrieben werden. Diese gestattet nicht nur die einheitliche Behandlung von metrischen Daten mit stetigen sowie beliebig unstetigen Verteilungen, sondern auch die Analyse von ordinalen und sogar dichotomen Daten mit den gleichen Methoden. Die vorgestellte Modellierungstechnik erlaubt eine elegante Verallgemeinerung der bekannten Rangverfahren auf vielfältige Versuchsanlagen. Besonders hervorzuheben sind die ausgezeichnete Darstellung des nichtparametrischen Behrens-Fisher Problems und die anschauliche Einführung in die Analyse mehrfaktorieller Versuchsanlagen mit Hilfe der Matrizentechnik. Zahlreiche Beispiele zur Durchführung von Berechnungen mit SAS und 80 Übungsaufgaben runden die Darstellung des Stoffes ab.

Das Buch richtet sich sowohl an Statistiker und Biometriker in der Praxis als auch an die Anwender, die sich mit den Auswertungsverfahren ihrer Daten und der näheren Beschreibung dieser Methoden beschäftigen möchten. Die Verfahren und Modelle werden anhand zahlreicher Beispiele aus Medizin, Pharmakologie und Forstwissenschaft dargestellt. Aus dem Modelle. Effekte und Hypothesen. Schätzer für die relativen Effekte. Teststatistiken. Software. Versuchsanlagen für eine Gruppe. Versuchsanlagen für mehrere Gruppen. Abhängige Meßwiederholungen. Mehrfaktorielle Versuchsanlagen. Zahlreiche Meßzeitpunkte. Ausblick und offene Probleme. Orginaldaten. Ergebnisse der SAS-Makros.