Die ausgerichtete Ranganalyse für nichtparametrische faktoriale Analysen unter Verwendung nur von ANOVA-Verfahren

Nichtparametrische Daten aus Multi-Faktor-Experimenten treten häufig in der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) auf. Beispiele hierfür sind Fehlerzählungen, Likert-Antworten und Präferenzzählungen. Da mehrere Faktoren beteiligt sind, sind gängige nichtparametrische Tests (z. B. Friedman) unzureichend, da sie Interaktionseffekte nicht untersuchen können. Obwohl es einige statistische Techniken gibt, um solche Daten zu behandeln, sind diese nicht weit verbreitet und komplex. Um diese Probleme zu adressieren, stellen wir die Aligned Rank Transform (ART) für die nichtparametrische faktoriale Datenanalyse in HCI vor. Die ART basiert auf einem Vorverarbeitungsschritt, der die Daten "ausrichtet" bevor Rangmittelwerte angewendet werden; danach können gängige ANOVA-Verfahren genutzt werden, wodurch die ART für jeden zugänglich wird, der mit dem F-Test vertraut ist. Im Gegensatz zu den meisten Artikeln über ART, die nur zwei Faktoren behandeln, verallgemeinern wir die ART auf N Faktoren. Wir bieten außerdem ARTool und ARTweb, Desktop- und webbasierten Programme zum Ausrichten und Rangen der Daten. Unsere erneute Untersuchung einiger veröffentlichter HCI-Ergebnisse zeigt die Vorteile von ART.