NAP (Nonoverlap of All Pairs)

NAP vergleicht jede Messung der Ausgangslage (A) mit jeder Messung der Förderphase (B). Es zählt, in wie vielen dieser Paare der Wert in B besser ist als in A; ein Gleichstand zählt halb. Das Ergebnis liegt zwischen 0 und 1: 0,5 heißt kein Unterschied, 1 heißt, dass jeder B-Wert besser ist als jeder A-Wert. Nach Parker und Vannest (2009) gilt bis ,65 als schwach, bis ,92 als mittel, ab ,93 als stark. NAP ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein zufällig gezogener B-Wert besser ist als ein zufällig gezogener A-Wert (entspricht der AUC). Das Konfidenzintervall nach Newcombe zeigt, wie unsicher der Wert bei wenigen Messungen ist.

Beispiel: NAP = ,97, 95 %-KI [,70; 1,00], p = ,003: In 97 % aller A-B-Paare ist der Wert in B besser.

Vorsicht: NAP berücksichtigt keinen Trend schon in der Ausgangslage und erreicht 1, sobald jeder B-Wert besser ist - um wie viel besser, zeigt NAP nicht. Der p-Wert (Mann-Whitney) setzt unabhängige Messungen voraus, die bei Zeitreihen oft nicht gegeben sind. Die Einordnung in schwach, mittel und stark ist eine Faustregel.