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Parametrische Verfahren (z.B. F-Test, t-Test, ANOVA) wichtigste statistische Methoden der empirischen Forschung - aber haben Voraussetzungen

• Parametrische Verfahren eignen sich aber nicht für alle Daten
- Skalenniveau der abhängige Variable (AV) muss metrisch sein
• Stellen Anforderungen an die Verteilung und einzelne Parameter der Daten („parametrische Verfahren“); typischerweise:
- Normalverteilung- Varianzhomogenität
• Voraussetzungsverletzungen können Typ-I- und Typ-II-Fehlerhäufigkeiten beeinflussen

Nicht-parametrische Verfahren sind hingegen i. d. R. voraussetzungsärmer

• Benötigen nicht unbedingt metrische Daten
• Kommen häufig ohne Annahmen zur Verteilung aus
• Mathematische Grundlage nicht-parametrischer Verfahren aber heterogen und uneinheitlich (kein „allgemeines lineares Modell“ für nicht-parametrischen Verfahren)
• Häufig wird Ranginformation der Daten verwendet