Inferenz

Robustheits-Labor

15 Min.

Lernziele

•Sie können erklären, warum Vortests auf Normalverteilung vor einem t-Test obsolet sind.
•Sie können begründen, weshalb Welch und Yuen dem Student-t bei realen Daten vorzuziehen sind.
•Sie können die Begriffe 20 %-Robustheit und tatsächliche Power anhand von Simulationsergebnissen interpretieren.

Grundverteilungen

Kerndichteschätzung (Gauss, Silverman-Bandbreite) aus je 15'000 simulierten Beobachtungen pro Gruppe.

σ₁ / σ₂ = 1.00 · δ = 0.00

Wähle links ein Szenario (oder passe es an) und starte die Simulation, um zu sehen, wie sich die verschiedenen Teststrategien schlagen.

Jeder Lauf berechnet gleichzeitig die tatsächliche Fehlerrate (α̂) und – falls δ > 0 – die empirische Power.