Maximale familienweite Fehlerquote vom Typ I: Der kleinste signifikante Unterschied, Newman-Keuls und andere Verfahren für multiple Vergleiche.

Dieser Artikel argumentiert, dass die vernünftigste und vorsichtigste Definition der Fehlerquote im Problem der multiplen Vergleiche die maximale familienweite Fehlerquote vom Typ I (MFWER) ist, also die maximale Fehlerquote, die unter allen möglichen Nullhypothesen erreicht werden kann. In diesem Artikel wird gezeigt, wie die ursprünglichen Formulierungen von Fishers kleinstem signifikanten Unterschied (LSD) und den Newman-Keuls-Verfahren, welche die Fehlerquote nur in Bezug auf die vollständige Nullhypothese definieren, die MFWER nicht auf das Signifikanzniveau begrenzen. Modifizierte LSD- und Newman-Keuls-Verfahren, die die MFWER tatsächlich begrenzen, werden vorgestellt. Schließlich werden zusätzliche Verfahren für multiple Vergleiche aufgezählt, die die MFWER begrenzen und leistungsfähiger sind als derzeit verwendete Tests.