Effektstärkenberechnung nichtparametrisch

Hallo!

Ist es möglich, bei nichtparametrischen Verfahren eine Effektstärke zu berechnen? Die klassischen Maße und Konventionen scheinen da nicht anwendbar zu sein. Es wäre schön, wenn es dennoch eine Möglichkeit gäbe, die ES anzugeben/zu schätzen (konkret rechne ich gerade den Mann-Whitney-U-Test).
Weiß jemand etwas darüber?

Liebe Grüße!

Hallo!

Eine vielleicht dumme Antwort:

beim MW-Test werden Mediane verglichen. Entsprechend der Effektstärke beim t-Test (wo Mittelwerte verglichen werden und die Effektstärke der MittelwertUNTERSCHIED ist), ist hier die Effektstärke schlicht der Unterschied der Mediane.

Problematisch wird’s erst bei der relativen Effektstärke, die sich beim t-Test ja als Mittelwertunterschied geteiltdurch Standardabweichung ergibt. Auf welches Maß man bei ordinalen Daten skalieren muß, weiß ich leider nicht.

Wenn Du das brauchst, um Teststärken zu berechnen, dann liegen die Stichprobenumfänge bei akzeptablen Teststärken sowieso in Bereichen, in denen du wieder dre t-Test (und die entsprechende Effektstärke über die Mittelwerte) verwenden kannst.

LG
Jochen

Hallo!

Danke für Deine Antwort!

Ich meinte eher die realtiven ES.

(Beim MWU-Test werden meines Wissens nach allerdings Ränge/mittlere Rangsummen miteinander verglichen und nicht Mediane.)

Liebe Grüße!

Hallo Annkathrin,

richtig, beim MWU-Test werden mittlere Rangsummen miteinander verglichen, und die sind ja, wenn man sie standardisiert, asymptotisch normalverteilt. Also würde ich die nichtparametrischen Effektstärke aus den mittleren Rangsummen und der Varianz bzw. Standardabweichung der Rangsummen berechnen.

Ist eine Idee von mir, gesehen habe ich sowas noch nicht. Wenn es jemand von mir verlangen würde, würde ich es aber so machen.

Viele Grüße
Katharina

Hallo Annkathrin und Katharina,

diese vorgeschlagene Lösung ist nicht so gut, weil sie die Standardabweichungen völlig verfälscht.
Ich habe vor Jahren zu dem Problem einen „Überlappungsquotienten“ vorgeschlagen, der den relativen Anteil der Messwerte unter dem Median der einen (bzw. über dem Median der anderen) Variablen berücksichtigt. Wenn das noch jemanden interessiert, würde ich den Rechenweg noch einmal raussuchen.

Grüße vom

Vieux

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