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ANOVA ist ein robustes Verfahren, d.h. im Allgemeinen haben einzelne Voraussetzungsverletzungen keinen allzu großen Einfluss auf Ergebnis der Hypothesentestung.

a) Bei gleichen Stichprobengrößen sind Abweichungen von Normalverteilung oder der Varianzhomogenität häufig vernachlässigbar.

b) V. a. bei ungleichen ns können Abweichungen jedoch größeren Einfluss ausüben

• keine ausreichende Kontrolle von Typ-I- und Typ-II-Fehlerraten
• u. U. Ausweichen auf nicht-parametrische Tests

c) Wenn Varianzen nicht homogen

• robuster F-Test: Korrektur nach Brown-Forsythe oder Welch
• Korrigieren Freiheitsgrade des Fehlers (dfInnerhalb) und beruhen auf alternativer Berechnung der Quadratsummen

zu b) + c) Beide Prozeduren wirksam in der Kontrolle des Typ-I-Fehlers, Welch kontrolliert i. A. aber den Typ-II-Fehler besser (höhere Testmacht; vgl.
Field, 2009)


Da die ANOVA ein robustes Verfahren ist – kann die ANOVA bei diesem Beispiel trotzdem angewendet werden, auch wenn bei einer Gruppe die Normalverteilung nicht gegeben ist.
Dies ist auch abhängig  von der Stichprobengröße.
Wenn man nicht sicher ist – kann man das nicht-parametrische Verfahren anwenden und dann mit dem Ergebnis der parametrischen Verfahren zu vergleichen. Sind die Ergebnisse gleich/ähnlich so kann das parametrische Verfahren verwendet werden.