Brunner-Munzel-Test
Der Brunner-Munzel-Test ist ein nichtparametrischer Zweistichproben-Hypothesentest, der den probabilistischen Überlegenheitsindex P(X < Y) schätzt – die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Beobachtung aus einer Gruppe eine zufällig ausgewählte Beobachtung aus der anderen Gruppe übersteigt. Er wurde 2000 von Brunner und Munzel als Lösung für das nichtparametrische Behrens-Fisher-Problem eingeführt und bleibt auch dann gültig, wenn die beiden Gruppen ungleiche Varianzen oder unterschiedlich geformte Verteilungen aufweisen, was ihn zu einer robusten Alternative zum Mann-Whitney-U-Test in heteroskedastischen Situationen macht.
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Quellen
- Brunner, E. & Munzel, U. (2000). The Nonparametric Behrens-Fisher Problem: Asymptotic Theory and a Small-Sample Approximation. Biometrical Journal, 42(1), 17–25. DOI: 10.1002/(sici)1521-4036(200001)42:1<17::aid-bimj17>3.0.co;2-u ↗
- Neubert, K. & Brunner, E. (2007). A studentized permutation test for the nonparametric Behrens-Fisher problem. Computational Statistics & Data Analysis, 51(10), 5192–5204. DOI: 10.1016/j.csda.2006.05.024 ↗
- Brunner, E., Bathke, A. C., & Konietschke, F. (2019). Rank and Pseudo-Rank Procedures for Independent Observations in Factorial Designs. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-02914-2 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Brunner-Munzel Nonparametric Behrens-Fisher Test. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/brunner-munzel-test
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