Post-hoc-Test
Post-hoc-Tests sind Signifikanztests aus der mathematischen Statistik. Mit der einfachen Varianzanalyse, dem Kruskal-Wallis-Test oder dem Median-Test wird nur festgestellt, dass es in einer Gruppe von Mittelwerten signifikante Unterschiede gibt. Die Post-hoc-Tests geben mit paarweisen Mittelwertvergleichen Auskunft, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden. Oder sie ermöglichen durch gruppenweise Vergleiche eine Aussage darüber, welche Gruppen-Mittelwerte nicht signifikant verschieden sind.

Übersicht der Post-hoc-Tests 

Die Post-hoc-Tests unterscheiden sich in verschiedenen Kriterien, z. B. sind die Stichprobenumfänge in allen Gruppen gleich (balancierter Fall) oder nicht (unbalancierter Fall) oder ist die Varianz in allen Gruppen gleich (Varianzhomogenität) oder nicht (Varianzheterogenität). Die Varianzhomogenität kann mit dem Levene-Test überprüft werden.

Die Tests können teilweise geordnet werden, je nachdem wie konservativ sie sind:

 Konservativ --  Duncan > Scheffé > Tukey > Newman-Keuls > kleinster signifikanter Unterschied -- Nicht konservativ.

Voraussetzungen und Notation 

Man geht davon aus, dass bei den Mittelwertvergleichen in  Gruppen und bei einem Signifikanzniveau  die Alternativhypothese angenommen wurde, d. h., es existieren Unterschiede zwischen mindestens zwei Gruppenmittelwerten. Die Hypothesen für alle folgenden Tests sind

Des Weiteren sei  die Anzahl der Beobachtungen in der Gruppe  und  die Anzahl aller Beobachtungen. Die Tests werden unterschieden in Tests für den balancierten Fall () und für den unbalancierten Fall (die Stichprobenumfänge in den Gruppen können unterschiedlich sein).

Tests für den unbalancierten Fall

Test auf kleinsten signifikanten Unterschied 

Im Test auf kleinsten signifikanten Unterschied (least significant difference test, kurz: LSD test), auch Test auf kleinste gesicherte Differenz, oder Grenzdifferenztest ist die Teststatistik:

mit

und  die Gruppenvarianz der Gruppe .

Der Test auf kleinsten signifikanten Unterschied beruht auf dem Zweistichproben-t-Test, jedoch wird die Varianz mit Hilfe aller Gruppen berechnet.

Bonferroni-Test auf kleinsten signifikanten Unterschied 

Im Bonferroni-Test auf kleinsten signifikanten Unterschied ist die Teststatistik identisch zur Teststatistik des Tests auf kleinsten signifikanten Unterschied. Jedoch wird das Signifikanzniveau nach der Bonferroni-Methode korrigiert. Wird die Varianzanalyse mit dem Signifikanzniveau  durchgeführt, so wird das korrigierte Signifikanzniveau  für die paarweisen Mittelwertvergleiche benutzt:

.

Die kritischen Werte für das korrigierte Signifikanzniveau finden sich in speziellen Tabellen oder können mit Hilfe der Approximation

bestimmt werden.  ist das -Quantil aus der Standardnormalverteilung.

Der Test sollte nur bei nicht zu großem  angewandt werden, da sonst das korrigierte Signifikanzniveau zu klein wird und sich Nichtablehnungsbereiche der t-Tests überschneiden. Ist z. B.  und , dann ist .

Scheffé-Test 

Der Scheffé-Test verlangt eigentlich die Varianzhomogenität in den Gruppen, jedoch ist er gegen die Verletzung dieser Voraussetzung unempfindlich.

Einfacher Scheffé-Test 

Der einfache Scheffé-Test prüft  vs.  mit Hilfe der Teststatistik

.

Der einfache Scheffé-Test ist ein Spezialfall des allgemeinen Scheffé-Tests für einen linearen Kontrast für zwei Mittelwerte.

Linearer Kontrast 

Ein linearer Kontrast einer oder mehrerer Mittelwerte ist definiert als

 mit .

Für den einfachen Scheffé-Test ist der lineare Kontrast:

.

Zwei Kontraste  und   heißen orthogonal, wenn gilt

.

Allgemeiner Scheffé-Test 

Für den allgemeinen Scheffé-Test sind die Hypothesen  für alle (orthogonalen) Kontraste vs.  für mindestens ein Kontrast. Die Teststatistik ergibt sich zu

.

Die Idee beruht auf der Varianzzerlegung des geschätzten Kontrastes 

,

da unter Gültigkeit der Nullhypothese gilt: .

Tests für den balancierten Fall 

Diese Tests sind für den balancierten Fall gedacht, d. h., der Stichprobenumfang in jeder Gruppe ist gleich . SPSS führt den Test auch durch bei ungleichen Stichprobenumfängen in jeder Gruppe, jedoch wird  dann als das harmonische Mittel der Stichprobenumfänge berechnet.

Die Teststatistik ist für die folgenden Tests immer die gleiche

.

Die kritischen Werte  liegen nur tabelliert vor (meist für  oder ). Dabei liegen zwischen den Mittelwerten  und  noch weitere  Mittelwerte.

Tukey-Test 

Im Tukey-Test ergeben sich die kritischen Werte aus

,

d. h., es findet keine Bonferroni-Korrektur statt und die Zahl der überspannten Mittelwerte wird nicht berücksichtigt.

Student-Newman-Keuls-Test 

Im Student-Newman-Keuls-Test ergeben sich die kritischen Werte aus

,

d. h., es findet keine Bonferroni-Korrektur statt und die Zahl der überspannten Mittelwerte wird berücksichtigt.

Duncan-Test 

Im Duncan-Test ergeben sich die kritischen Werte aus

,

d. h., es findet eine Bonferroni-Korrektur statt und die Zahl der überspannten Mittelwerte wird berücksichtigt.

Bei der Anwendung des Duncan-Tests ist zu beachten, dass er lediglich gruppenweise Vergleiche durchführt, sodass eindeutige Signifikanzaussagen nicht immer möglich sind.

Beispiel 

Für die Mietbelastungsquote (= Anteil der Bruttokaltmiete am Haushaltsnettoeinkommen), entnommen aus den CAMPUS Files für den Mikrozensus 2002 des Statistischen Bundesamtes, ergeben sowohl der nicht-parametrische Median-Test als auch die parametrische einfache Varianzanalyse ( one-way ANOVA) hochsignifikante Unterschiede in den Medianen bzw. Mittelwerten der Bundesländer. D. h., es gibt also Unterschiede zwischen den Bundesländern in den mittleren Mietausgaben (im Verhältnis zum Einkommen).

Da der Levene-Test die Nullhypothese der Varianzhomogenität ablehnt und die Beobachtungszahlen sich in der Stichprobe deutlich unterscheiden, bleiben nur folgende Testverfahren zur Unterschiedsbestimmung übrig:

 kleinster signifikanter Unterschied
 Bonferroni-Test auf kleinsten signifikanten Unterschied
 Scheffé

Da der Scheffé-Test in SPSS sowohl paarweise Vergleiche durchführt als auch homogene Untergruppen ausgibt, schauen wir uns dessen Ergebnisse an.

Paarweise Vergleiche 

Der paarweise Vergleich dient der Aussage über signifikante Unterschiede zwischen den Mittelwerten der einzelnen Gruppen.
Im vorliegenden Beispiel werden für die jeweiligen paarweisen Vergleiche für jede Kombination von zwei Bundesländern ausgegeben:
 die Differenz ,
 der Standardfehler,
 der p-Wert (Spalte: Signifikanz), der bei Unterschreitung des vorgegebenen Signifikanzniveaus eine Ablehnung der Gleichheit der Mittelwerte bedeutet, und
 ein 95 %-Konfidenzintervall für die Differenz der Mittelwerte. Enthält das Konfidenzintervall nicht die Null wird die Nullhypothese zum Signifikanzniveau von 5 % abgelehnt.

Bei einem vorgegebenen Signifikanzniveau von 5 % unterscheidet sich nur der Mittelwert Sachsens signifikant von dem Schleswig-Holsteins (p-Wert gleich 2,1 %), bei allen anderen Vergleichen mit Schleswig-Holstein werden keine signifikanten Unterschiede festgestellt.

Gruppenweise Vergleiche 

Mittels des gruppenweisen Vergleichs lassen sich detaillierte Aussagen über die Homogenität der Mittelwerte von Gruppen treffen. Aussagen über die signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen erlaubt dieser Vergleich jedoch nur eingeschränkt.

Im vorliegenden Beispiel wird ein iterativer Prozess durchgeführt, um homogene Untergruppen zu finden, d. h. Gruppen, in denen die Nullhypothese der Gleichheit der Mittelwerte nicht abgelehnt wird. Dazu werden die beobachteten Mittelwerte der Größe nach geordnet  und es wird eine Folge von Tests durchgeführt.

Im ersten Schritt wird die Nullhypothese  getestet und abgelehnt; wir wissen ja schon, dass die Mittelwerte unterschiedlich sind. Dann wird zunächst
 das Bundesland mit dem größten Mittelwert entfernt und die Nullhypothese  getestet und
 das Bundesland mit dem kleinsten Mittelwert entfernt und die Nullhypothese  getestet.

In beiden Tests werden nur noch Gruppen mit 15 Bundesländern getestet. Wird die Nullhypothese bei einem der Tests abgelehnt (in der Tabelle rot), so werden aus der Gruppe das Bundesland mit dem größten Mittelwert und das Bundesland mit dem kleinsten Mittelwert entfernt und es wird erneut getestet. Damit wird eine Sequenz von zu testenden Nullhypothesen mit einer immer kleiner werdenden Anzahl von Mittelwerten aufgebaut.

Das Verfahren wird abgebrochen, wenn
 entweder die Nullhypothese bei einem der Tests nicht abgelehnt werden kann (in der Tabelle grün) oder
 die betrachtete Nullhypothese bereits Teil einer nicht abgelehnten Nullhypothese ist (in der Tabelle gelb) oder
 nur noch ein Bundesland übrig ist.
Die "grünen" Untergruppen werden von SPSS ausgegeben.

Für das Beispiel ergeben sich zwei homogene Untergruppen mit jeweils 14 Bundesländern. D. h., hier konnte die Nullhypothese der Gleichheit der Mittelwerte nicht abgelehnt werden. Von der homogenen Untergruppe 1 sind Bremen und Hamburg, von der homogenen Untergruppe 2 Sachsen und Mecklenburg-Vorpommern ausgeschlossen. Aussagen darüber, welche Mittelwerte welcher Bundesländer signifikant verschiedenen sind, können in diesem Fall nicht getroffen werden.

Einzelnachweise

Literatur 

 

Parametrischer Test
Nichtparametrischer Test