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• Bei intervallskalierten Daten und ausreichend großen Stichproben sollte immer der entsprechende parametrische Test vorgezogen werden. Er bezieht mehr Informationen der Daten
in die Auswertung mit ein.

• Beispielsweise: Größe der Unterschiede auf der abhängigen
Variablen zwischen den Versuchspersonen, während die nichtparametrischen Verfahren lediglich eine Rangreihe bilden.

• Außerdem ist die Teststärke der parametrischen Verfahren höher.

• Prüfung analog zur Varianzanalyse unspezifisch:
Alternativhypothese besagt lediglich, dass sich mindestens eine der Gruppen von den anderen unterscheidet.

• Hintergrund des Tests: Überlegung, dass die Rangplätze bei Zutreffen der Nullhypothese zufällig über alle Gruppen verteilt sein müssten.

• Allen Messwerten wird unabhängig von ihrer Gruppenzugehörigkeit je nach Größe des Messwerts eine ganze Zahl zwischen 1 und N zugeordnet. (Bei gleichen Messwerten wird ein mittlerer Rang aus den zugehörigen Rängen gebildet.)

• Für jede Gruppe/Bedingung wird dann die Summe der Rangplätze gebildet.

• Anschließend wird die Rangsumme jeder Gruppe quadriert und durch die Anzahl der Versuchspersonen in der entsprechenden
Gruppe geteilt.

• Ob die Verteilung signifikant ist (ob die Rangplätze nicht zufällig über alle Gruppen verteilt sind), wird durch einen Abgleich mit
einer χ2 – Verteilung geprüft.

Prüfung durch einen Abgleich mit einer χ2 – Verteilung

• Für den Kruskal-Wallis H-Test liegen keine gängigen Post-Hoc-Verfahren vor, um das signifikante Ergebnis genauer zu untersuchen.