In einem anderen Thread habe ich über uralte statistische Standardtestmethoden wie den Binomialtest und den Exakten Test nach Fisher in R geschrieben und EDi schrieb, dass er alle diese guten alten Tests nie verwendet. Das wirft die Frage nach dem Warum auf und ich glaube, dafür gibt es wahrscheinlich zwei Gründe. Erstens hat EDi vermutlich eher Umgang mit hochdimensionalen Datensätzen und diese Tests sind dafür nicht ausgelegt und zweitens lassen sich diese Tests ganz überwiegend durch Regressionsverfahren ersetzen, wenn man einen Computer zur Hand hat und nach dem was wir hier lesen, hat EDi keine Hemmungen auch ausgefallene Regressionsverfahren einzusetzen.
In meiner Welt spielen "einfache" Tests durchaus eine Rolle. Gestern habe ich als Peer Reviewer ein Paper beurteilt, in dem nahezu ausschließlich "ANOVA on ranks" gerechnet wurde - In einer Tabelle standen gleich 21 p-Werte davon. Da hatte sich jemand echt Mühe gegeben, ein Ethikvotum zu erhalten, aus den Klinikdaten der letzten wieviel Jahre unzählige Fälle zu sichten, passende Fälle zu identifizieren, Akten anzufordern und Werte herauszuschreiben und und und - nur das Thema Alphafehlerkummulation, das kommt bei insgesamt 30 p-Werten von denen 2 auf 5%-Niveau "signifikant" waren nicht vor. Das war nicht der entscheidende aber doch ein wesentlicher Grund, eine Ablehnung der Arbeit zu empfehlen.
Die "richtige" Statistik für diese Forschungsarbeit zu finden wird wahrscheinlich nicht ganz banal werden, aber ich denke, ich würde da irgendwo eine MANOVA als Omnibus-Test sehen. Zusammen mit dem ganz oben gesagten wirft das die Frage auf: Wie könnte man eine MANOVA, also das Finden eines p-Werts zwischen einer Gruppe von unabhängigen Variablen und mehreren abhängigen Variablen gleichzeitig im Regressionskontext abbilden?
Hat da jemand einen Vorschlag? Gerne in R. Wer einfach nur die Relevanz von "alten" bivariaten Tests kommmentieren will darf diesen Thread aber gerne auch dazu nutzen.
LG,
Bernhard
