So führen sie den scheffe-test in excel durch

Eine einfaktorielle ANOVA wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabhängigen Gruppen besteht.

Wenn der Gesamt -p-Wert der ANOVA-Tabelle unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt, verfügen wir über ausreichende Beweise dafür, dass sich mindestens einer der Gruppenmittelwerte von den anderen unterscheidet.

Dies sagt uns jedoch nicht, welche Gruppen sich voneinander unterscheiden. Dies zeigt uns einfach, dass nicht alle Gruppendurchschnitte gleich sind.

Um genau zu wissen, welche Gruppen sich voneinander unterscheiden, müssen wir einenPost-hoc-Test durchführen, der die Fehlerrate pro Familie kontrollieren kann.

Einer der am häufigsten verwendeten Post-hoc-Tests ist der Scheffe-Test.

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie den Scheffe-Test in Excel durchführen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein

Angenommen, ein Lehrer möchte wissen, ob drei verschiedene Lerntechniken zu unterschiedlichen Testergebnissen bei den Schülern führen. Um dies zu testen, weist sie nach dem Zufallsprinzip 10 Studenten zu, jede Lerntechnik anzuwenden, und zeichnet ihre Prüfungsergebnisse auf.

Zunächst tragen wir die Noten jedes Schülers basierend auf der verwendeten Lerntechnik ein:

Schritt 2: Führen Sie eine einfaktorielle ANOVA durch

Um eine einfaktorielle ANOVA durchzuführen, klicken Sie im oberen Menüband auf die Registerkarte „Daten “ und dann in der Gruppe „Analyse“ auf die Option „Datenanalyse“ .

Wenn diese Option nicht angezeigt wird, müssen Sie zuerst Analysis ToolPak laden .

Klicken Sie im neuen Fenster, das erscheint, auf Anova: Single Factor und dann auf OK .

Geben Sie im neuen Fenster, das erscheint, die folgenden Informationen ein:

Sobald Sie auf „OK“ klicken, werden die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA angezeigt:

Da der Gesamt-p-Wert ( 0,016554 ) in der ANOVA-Tabelle kleiner als 0,05 ist, bedeutet dies, dass nicht jede Gruppe die gleiche durchschnittliche Prüfungspunktzahl aufweist.

Als nächstes führen wir den Scheffe-Test durch, um festzustellen, welche Gruppen unterschiedlich sind.

Schritt 3: Führen Sie den Scheffe-Test durch

Zuerst müssen wir den kritischen Scheffe-Wert berechnen. Dies wird wie folgt berechnet:

Kritischer Scheffe-Wert = F Kritischer Wert * 2

In unserem Beispiel beträgt der kritische Scheffe-Wert 3,354131 * 2 = 6,708 .

Dann können wir die F-Statistik für jeden paarweisen Vergleich berechnen, die wie folgt berechnet wird:

F-Statistik: ( x ₁ – x ₂ ) ² / (MS _in (1/n ₁ + 1/n ₂ ))

Beispielsweise können wir die folgenden Formeln verwenden, um die F-Statistik für die paarweise Differenz zwischen den einzelnen Techniken zu berechnen:

Die einzige F-Statistik, die den kritischen Scheffe-Wert überschreitet, ist die des Vergleichs zwischen Technik 1 und Technik 3.

Somit sind die einzigen zwei statistisch signifikant unterschiedlichen Gruppen Technik 1 und Technik 3.

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