Das Buch präsentiert einen grundsätzlich anderen Zugang zur nichtparametrischen Statistik als man ihn üblicherweise aus Lehrbüchern kennt. Drei Aspekte sind einzigartig:
-- Im eigentlichen Sinne von `nichtparametrisch' werden Unterschiede zwischen Verteilungen nur über Verteilungen definiert und rein nichtparametrische Hypothesen nur mit Hilfe von Funktionalen der Verteilungen formuliert. ...
-- In dem Buch wird nicht wie üblich von stetigen Verteilungsfunktionen ausgegangen. Vielmehr werden Bindungen in natürlicher Weise in die Theorie einbezogen, indem von der normalisierten Version der Verteilungsfunktion ausgegangen wird.
-- Zur Formulierung der nichtparametrischen Hypothesen in mehrfaktoriellen Versuchsanlagen wird von der Idee Gebrauch gemacht, eine additive Zerlegung der Verteilungsfunktionen vorzunehmen.
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Zu den einzelnen Fragestellungen werden jeweils Beispiele aus der Praxis gegeben. Auch wenn die Themenbereiche `wohlbekannt' sind, ist es die Art der Behandlung natürlich nicht. Speziell werden zwar die üblichen (semi-parametrischen) Shift-Alternativen ebenfalls betrachtet; im Zentrum der Diskussion stehen die `Tendenz-Hypothesen', die mittels der relativen Effekte formuliert sind. Die Auswertung mittels geeigneter Software ist bei einem neuen Zugang nicht selbstverständlich. Daher werden Hinweise zur Software gegeben; sie beziehen sich auf das weitverbreitete Paket SAS. Hier haben die Autoren eine Reihe von Makros programiert, die aus dem Internet heruntergeladen werden können.
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Der Ansatz, zu dessen Entwicklung vor allem der erstgenannte Autor wesentlich beigetragen hat, überzeugt durch die erfolgreiche Berücksichtigung der drei genannten Aspekte. Das Buch ist eine adäquate Darstellung für die Situation unabhängiger Stichproben. Damit ist es sicherlich ein Meilenstein der nichtparametrischen Statistik, dem aller Erfolg zu wünschen ist.
[ R. Schlittgen(Hamburg) ]
