Testing- and estimating-procedures for ordinal categorical data

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Ordinale Daten (geordnet-kategoriale Daten, grading scales) werden in fast allen Gebieten der Medizin erhoben (z.B. Schmerz-Score, Tumorgrad, Lebensqualität). In der Analyse solcher Daten gibt es zwei verschiedene Ansätze: die generalized linear models (GLM) und die Rangverfahren (RV). Die GLM-Methode erfordert zur validen Schätzung der benötigten Parameter sehr große Stichprobenumfänge, die in der Klinik und im Labor kaum erreicht werden. Bei den Rangverfahren hat es in den letzten Jahren eine sprunghafte Entwicklung gegeben, die es ermöglicht, auch mehrfaktorielle Designs und Verlaufsdaten zu analysieren. Insbesondere sind sehr gute Approximationen für extrem kleine Stichprobenumfänge entwickelt worden, so daß sich diese Verfahren zur Anwendung in der Klinik besonders eignen. Ein Vergleich des GLM- und des RV-Ansatzes im Hinblick auf theoretische Eigenschaften, Anwendungsbreite und Praktikabilität ist jedoch bisher nicht durchgeführt worden. Neben einem solchen Vergleich soll die Methodik der Rangstatistik auf Kovariablen erweitert werden. Bisher erstellte Programme zur nichtparametrischen Analyse faktorieller Versuchsanlagen werden weiterentwickelt, so daß auch für hochfaktorielle Designs, degenerierte Verteilungen und Kovariablen eine adäquate Software zur Verfügung steht. Die theoretische Entwicklung der Verfahren wird zusammen mit Wissenschaftlern aus den USA durchgeführt.