Wenn der<\/span> p-Wert<\/a> der ANOVA unter einem bestimmten gew\u00e4hlten Signifikanzniveau liegt, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass wir \u00fcber ausreichende Beweise verf\u00fcgen, um zu sagen, dass sich mindestens einer der Gruppenmittelwerte von den anderen unterscheidet.<\/span><\/p>\n Dies sagt uns jedoch nicht, welche<\/em> Gruppen sich voneinander unterscheiden. Dies zeigt uns einfach, dass nicht alle Gruppendurchschnitte gleich sind. Um genau zu wissen, welche Gruppen sich voneinander unterscheiden, m\u00fcssen wir einenPost-hoc-Test<\/a> durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Wenn eine der Gruppen in der Studie als Kontrollgruppe<\/em> betrachtet wird, sollten wir den Dunnett-Test<\/strong> als Post-hoc-Test nach der ANOVA verwenden.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgenden zwei Schritte verwenden, um den Dunnett-Test durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Schritt 1: Finden Sie den kritischen Wert von Dunnett.<\/strong><\/span><\/p>\n Zuerst m\u00fcssen wir Dunnetts kritischen Wert ermitteln. Dies wird wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n Kritischer Dunnett-Wert: t d<\/sub> \u221a 2MS w<\/sub> \/n<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Schritt 2: Vergleichen Sie die Unterschiede zwischen den Gruppenmitteln mit dem kritischen Wert von Dunnett.<\/strong><\/span><\/p>\n Als n\u00e4chstes berechnen wir die absolute Differenz zwischen dem Mittelwert jeder Gruppe und dem Mittelwert der Kontrollgruppe. Wenn die Differenz den kritischen Dunnett-Wert \u00fcberschreitet, wird diese Differenz als statistisch signifikant bezeichnet.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie der Dunnett-Test in der Praxis durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, eine Lehrerin m\u00f6chte wissen, ob zwei neue Lerntechniken das Potenzial haben, die Testergebnisse ihrer Sch\u00fcler zu verbessern. Um dies zu testen, teilt sie ihre Klasse mit 30 Sch\u00fclern nach dem Zufallsprinzip in die folgenden drei Gruppen ein:<\/span><\/p>\n Nachdem jeder Sch\u00fcler eine Woche lang die ihm zugewiesene Lerntechnik angewendet hat, legt er die gleiche Pr\u00fcfung ab. Die Ergebnisse sind wie folgt:<\/span><\/p>\n Mit diesen Informationen k\u00f6nnen wir den Dunnett-Test durchf\u00fchren, um festzustellen, ob eine der beiden neuen Lerntechniken deutlich andere durchschnittliche Pr\u00fcfungsergebnisse liefert als die Kontrollgruppe.<\/span><\/p>\n Schritt 1: Finden Sie den kritischen Wert von Dunnett.<\/strong><\/span><\/p>\n Unter Verwendung von \u03b1 = 0,05, Gruppenstichprobengr\u00f6\u00dfe n = 10 und Gruppengesamtzahl = 3 sagt uns Dunnetts Tabelle<\/a> , dass wir bei der Berechnung des kritischen Werts einen Wert von 2,57<\/strong> verwenden sollen.<\/span> <\/p>\n Dann k\u00f6nnen wir diese Zahl in die Formel einsetzen, um den kritischen Dunnett-Wert zu ermitteln:<\/span><\/p>\n Dunnetts kritischer Wert:<\/strong> t d<\/sub> \u221a 2MS w<\/sub> \/n<\/span> = 2,57\u221a 2(23,3)\/10<\/span> = 5,548<\/strong><\/span><\/p>\n Schritt 2: Vergleichen Sie die Unterschiede zwischen den Gruppenmitteln mit dem kritischen Wert von Dunnett.<\/strong><\/span><\/p>\n Die absoluten Unterschiede zwischen den Mittelwerten der einzelnen Studientechniken und denen der Kontrollgruppe sind wie folgt:<\/span><\/p>\n Nur der absolute Unterschied zwischen Technik 2 und der Kontrollgruppe ist gr\u00f6\u00dfer als der kritische Dunnett-Wert von 5.548<\/strong> .<\/span><\/p>\n Somit k\u00f6nnen wir sagen, dass die neue Lernmethode Nr. 2 im Vergleich zur Kontrollgruppe zu deutlich anderen Pr\u00fcfungsergebnissen f\u00fchrt, was jedoch bei der neuen Lernmethode Nr. 1 nicht der Fall ist.<\/span><\/p>\n Eine Einf\u00fchrung in die einfaktorielle ANOVA<\/a> Mithilfe einer ANOVA (Varianzanalyse) wird ermittelt, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht. Wenn der p-Wert der ANOVA unter einem bestimmten gew\u00e4hlten Signifikanzniveau liegt, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass wir \u00fcber ausreichende Beweise verf\u00fcgen, um zu sagen, dass sich mindestens einer der Gruppenmittelwerte […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Dunnett-Test: Definition<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Dunnett-Test: Beispiel<\/strong><\/span><\/h3>\n
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![\"Beispiel](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/dunnets1.png\")
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Ein Leitfaden zur Verwendung von Post-Hoc-Tests mit ANOVA<\/a>
So f\u00fchren Sie den Dunnett-Test in R durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"