run_group_tests: Automated Selection of Statistical Group Tests / Automatisierte Auswahl statistischer Gruppentests

Description

This function automatically determines whether to perform a two-group test (paired or unpaired) or a multi-group test depending on the number of groups in the data. For two groups, both paired t-test (if specified) and Wilcoxon test are run. For three or more groups, the function checks assumptions (normality and homogeneity of variances) and selects either ANOVA with Tukey post-hoc or Kruskal-Wallis with Dunn post-hoc. All tests include assumption checking and optional effect size calculation.

Usage

run_group_tests(
  df,
  value_col = ".value",
  group_col = "jahr",
  alpha = 0.05,
  effect_size = TRUE,
  report_assumptions = TRUE,
  paired = FALSE
)

Value

A list containing:

type: Type of test performed (e.g., "Paired Test", "ANOVA")
sample_sizes: Number of observations per group
group_names: Group labels
t_test / kruskal / anova: Test result object(s)
effect_size: Effect size estimates (e.g., Cohen's d, eta-squared)
assumptions: Assumption check results
recommendation: Recommended test type based on assumptions

Arguments

df: A data frame with at least two groups. / Ein Data Frame mit mindestens zwei Gruppen
value_col: Name of the column containing values to compare. Default is ".value". / Name der Werte-Spalte, Standard: ".value"
group_col: Name of the grouping variable. Default is "jahr". / Spaltenname der Gruppierungsvariable, Standard: "jahr"
alpha: Significance level for hypothesis testing. Default is 0.05. / Signifikanzniveau fuer Testentscheidungen, Standard: 0.05
effect_size: Logical. Whether to calculate effect sizes. / Logisch, ob Effektgroessen berechnet werden sollen
report_assumptions: Logical. Whether to include assumption check results. / Logisch, ob Vorannahmen ausgegeben werden sollen
paired: Only relevant for two groups: TRUE for paired data. / Nur bei zwei Gruppen relevant: TRUE fuer gepaarte Daten

Details

Diese Funktion erkennt anhand der Anzahl der Gruppen automatisch, ob ein Zwei-Gruppen-Test (gepaart oder ungepaart) oder ein Mehr-Gruppen-Test erforderlich ist. Bei zwei Gruppen werden t-Test (gepaart oder ungepaart) und Wilcoxon-Test durchgefuehrt. Bei drei oder mehr Gruppen erfolgt eine Auswahl zwischen ANOVA mit Tukey oder Kruskal-Wallis mit Dunn, je nach Verteilungsannahmen. Alle Tests beinhalten Vorannahmepruefungen und (optional) Effektgroessenschaetzungen.

Examples

Run this code

df <- data.frame(
  jahr = rep(c("2020", "2021"), each = 10),
  .value = c(rnorm(10, 20, 3), rnorm(10, 22, 3))
)
result <- run_group_tests(df)