Was versteht man unter Permutationstest?
Ein Permutationstest ist ein nichtparametrisches statistisches Verfahren zur Überprüfung von Hypothesen. Er basiert auf der wiederholten zufälligen Neuanordnung (Permutation) der beobachteten Daten, um die Wahrscheinlichkeit des beobachteten Ergebnisses unter der Nullhypothese zu bestimmen. Permutationstests sind besonders nützlich, wenn die Stichprobengrößen klein sind oder die Voraussetzungen für parametrische Tests nicht erfüllt sind.
Typische Softwarefunktionen im Bereich "Permutationstest":
- Datenimport: Einlesen und Vorbereiten der zu analysierenden Daten.
- Teststatistik-Berechnung: Berechnung der relevanten Teststatistik für die ursprünglichen Daten.
- Permutationsgenerierung: Erzeugung von zufälligen Permutationen der Daten.
- Monte-Carlo-Simulation: Durchführung einer großen Anzahl von Permutationen zur Approximation der Verteilung.
- P-Wert-Berechnung: Bestimmung des p-Wertes basierend auf der Verteilung der permutierten Teststatistiken.
- Visualisierung: Grafische Darstellung der Ergebnisse, z.B. als Histogramm der permutierten Teststatistiken.
- Ergebnisexport: Ausgabe der Testergebnisse in verschiedenen Formaten.
Beispiele für "Permutationstest":
- Mittelwertvergleich: Test auf Unterschiede zwischen zwei unabhängigen Gruppen.
- Korrelationsanalyse: Überprüfung der Signifikanz von Korrelationen zwischen Variablen.
- Regressionsanalyse: Test der Signifikanz von Regressionskoeffizienten.
- Varianzanalyse (ANOVA): Vergleich von Mittelwerten mehrerer Gruppen.
- Zeitreihenanalyse: Test auf Unterschiede in Zeitreihenmustern.
- Clusteranalyse: Überprüfung der Signifikanz von Clusterlösungen.