ANOVA: Trotz Varianzungleichheit Post-Hoc-Test auswertbar?

[Shen]

Hallo,
ich habe eine Stichprobe mit ungleich großen Fällen
Haupt- und Realschule - 57
Gymnasium - 25
Gesamtschule - 31
Förderschule - 63

Ich möchte jetzt für eine Variable eine ANOVA durchführen, jedoch erhalte ich beim gleichzeitig ausgeführten Levene-Test einen Wert von p = 0,024, d.h. die Varianzen sind nicht homogen.

Soweit ich verstanden habe, darf ich nun die Ergebnisse der ANOVA nicht interpretieren und muss z. B. einen Kruskal-Wallis-Test zur Signifikanzprüfung durchführen. Dieser ergibt p = 0,000.

Mit der ANOVA habe ich noch Post-Hoc-Tests durchgeführt. Ich habe den Scheffé-Test sowie den Tamhane-T2 gewählt. Der Tamhane-T2 steht in SPSS unter "Keine Varianz Gleichheit angenommen".

Frage 1: Ist das o.g. Vorgehen soweit korrekt?
Frage 2: Ist die Auswahl der Post-Hoc-Tests (Scheffé / Tamhane-T2) sinnvoll oder sollte ich lieber andere nehmen?
Frage 3 (und die wichtigste): Darf ich die Ergebnisse des Untergruppenvergleichs durch den Tamhane-T2 interpretieren oder muss ich anders vorgehen?

[Generalist]

In manchen Programmen wie SPSS gibt es bei der einfaktoriellen Varianzana.yse die Option, es in einer Variante rechnen zu lassen, die ungleiche Varianzen berücksichtigt (Brown-Forsythe, Welch).

[Shen]

Danke Generalist,
also statt des Kruskal-Wallis-Tests z. B. den Welch-Test.

Dann kann ich also auch davon ausgehen, dass ich anschließend die Ergebnisse des Tamhane-T2-Tests intepretieren darf?

Ist denn die Post-Hoc-Testauswahl, wie ich sie getroffen habe sinnvoll oder wären andere besser geeignet?

[cachai]

Ich habe quasi genau die gleiche Frage, nur kann ich den Welch-Test nicht machen, da ich drei beziehungsweise 4 Gruppen habe (zweifaktoriell mit 3 und 4 Stufen). Und wenn ich alles einbeziehe sogar vier Faktoren.

Jedenfalls ist eine Varianzhomogenität weit weit weg - kann man nicht einfach *nur* den Post-Hoc-Test (T2) machen? Prinzipiell schlüsselt der ja auf, wo die Differenzen liegen?
Ich habe vorher ein Kruskal-Wallis einmal über jeden Faktor gejagt und alle waren signifikant.

Ich arbeite übrigens mit SAS und R.