@phdthesis{Gaigall2016,
  author    = {Gaigall, Daniel},
  title     = {Vergleich von statistischen Tests im verbundenen und unabh{\"a}ngigen Stichprobenfall},
  publisher = {Gottfried Wilhelm Leibniz Universit{\"a}t Hannover},
  address   = {Hannover},
  doi       = {10.15488/8678},
  pages     = {281 Seiten},
  year      = {2016},
  abstract  = {Es werden Effizienzbegriffe zum Vergleich von statistischen Tests basierend auf verschiedenen statistischen Experimenten eingef{\"u}hrt. Dabei handelt es sich um die schon aus dem Vergleich von statistischen Tests in je demselben Modell bekannten asymptotischen relativen Effizienzen wie die Hodges-Lehmann-Effizienz, die Bahadur-Effizienz und die Pitman-Effizienz sowie um Kriterien basierend auf Volumina von Konfidenzbereichen. Effizienzaussagen werden unter anderem f{\"u}r Likelihood-Quotienten-Tests und Waldsche Tests im Rahmen eines allgemeinen multivariaten parametrischen Modells erhalten. Statistische Tests zur Pr{\"u}fung von Hypothesen {\"u}ber die relative Wirksamkeit zweier Experimente werden vorgeschlagen. Auf der Grundlage der erhaltenen Ergebnisse erfolgt ein Vergleich der Wirksamkeit von korrespondierenden Verfahren bei verbundener Stichprobenerhebung und unabh{\"a}ngiger Stichprobenerhebung. Die Rolle der Kovarianzmatrix bei verbundener Stichprobenerhebung wird insbesondere unter der Annahme, dass die zugrunde liegenden Verteilungen durch k-parametrische Exponentialfamilien modellierbar sind, herausgearbeitet. Verbindungen zu Effizienzbegriffen bei Punkt- und Konfidenzbereichssch{\"a}tzverfahren werden aufgezeigt. Ausf{\"u}hrlichere Untersuchungen betreffen die korrespondierenden Hotellingschen T²-Tests im multivariaten Normalverteilungsfall, die klassischen Homogenitatstests bei k × k-Kontingenztafeln und die Wilcoxon Tests in nichtparametrischen Lagealternativmodellen},
  language  = {de}
}