Diese Art von ANOVA sollte immer dann verwendet werden, wenn Sie verstehen m\u00f6chten, wie sich zwei oder mehr Faktoren auf eine Antwortvariable<\/a> auswirken und ob es einen Interaktionseffekt zwischen den Faktoren auf die Antwortvariable gibt oder nicht.<\/span> <\/p>\n Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr Situationen, in denen eine faktorielle ANOVA verwendet werden kann, sowie ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer faktoriellen ANOVA.<\/span><\/p>\n Hinweis:<\/strong> Eine zweifaktorielle ANOVA<\/a> ist eine Art faktorielle ANOVA.<\/span><\/p>\n Eine faktorielle ANOVA k\u00f6nnte in jeder der folgenden Situationen verwendet werden.<\/span><\/p>\n Beispiel 1: Pflanzenwachstum<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Botaniker m\u00f6chte verstehen, wie sich Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit auf das Pflanzenwachstum auswirken. Sie pflanzt 100 Samen und l\u00e4sst sie drei Monate lang unter unterschiedlichen Bedingungen der Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit wachsen. Nach drei Monaten zeichnet sie die H\u00f6he jeder Pflanze auf.<\/span><\/p>\n In diesem Fall hat es die folgenden Variablen:<\/span><\/p>\n Und sie m\u00f6chte folgende Fragen beantworten:<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnte f\u00fcr diese Analyse eine faktorielle ANOVA verwenden, weil sie verstehen m\u00f6chte, wie sich zwei Faktoren auf eine einzelne Antwortvariable auswirken.<\/span><\/p>\n Beispiel 2: Pr\u00fcfungsergebnisse<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Professor m\u00f6chte verstehen, wie sich die Unterrichtszeit und die Lehrmethode auf die Pr\u00fcfungsergebnisse auswirken. Es verwendet zwei unterschiedliche Lehrmethoden und zwei unterschiedliche Unterrichtszeiten (fr\u00fcher Morgen und fr\u00fcher Nachmittag) und erfasst die durchschnittlichen Pr\u00fcfungsergebnisse jedes Studierenden am Ende des Semesters.<\/span><\/p>\n In diesem Fall hat es die folgenden Variablen:<\/span><\/p>\n Und er m\u00f6chte folgende Fragen beantworten:<\/span><\/p>\n Er k\u00f6nnte f\u00fcr diese Analyse eine faktorielle ANOVA verwenden, weil er verstehen m\u00f6chte, wie sich zwei Faktoren auf eine einzelne Antwortvariable auswirken.<\/span><\/p>\n Beispiel 3: Jahreseinkommen<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Wirtschaftswissenschaftler sammelt Daten, um zu verstehen, wie sich das Bildungsniveau (Abitur, Hochschulabschluss, Hochschulabschluss), der Familienstand (ledig, geschieden, verheiratet) und die Region (Nord, Ost, S\u00fcd, West) auf das Jahreseinkommen auswirken.<\/span><\/p>\n In diesem Fall hat es die folgenden Variablen:<\/span><\/p>\n Und er m\u00f6chte folgende Fragen beantworten:<\/span><\/p>\n Er k\u00f6nnte f\u00fcr diese Analyse eine faktorielle ANOVA verwenden, weil er verstehen m\u00f6chte, wie sich drei Faktoren auf eine einzelne Antwortvariable auswirken.<\/span><\/p>\n Ein Botaniker m\u00f6chte wissen, ob die Sonneneinstrahlung und die H\u00e4ufigkeit des Gie\u00dfens das Pflanzenwachstum beeinflussen. Sie pflanzt 40 Samen und l\u00e4sst sie zwei Monate lang unter unterschiedlichen Bedingungen der Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit wachsen. Nach zwei Monaten zeichnet sie die H\u00f6he jeder Pflanze auf.<\/span><\/p>\n Die Ergebnisse sind unten dargestellt:<\/span> <\/p>\n Wir k\u00f6nnen sehen, dass in jeder Kombination von Bedingungen f\u00fcnf Pflanzen gewachsen sind.<\/span><\/p>\n Beispielsweise wurden f\u00fcnf Pflanzen mit t\u00e4glicher Bew\u00e4sserung und ohne Sonnenlicht gez\u00fcchtet und ihre H\u00f6hen betrugen nach zwei Monaten 4,8 Zoll, 4,4 Zoll, 3,2 Zoll, 3,9 Zoll und 4,4 Zoll:<\/span> <\/p>\n Mit diesen Daten f\u00fchrt der Botaniker eine faktorielle ANOVA in Excel<\/a> durch und erh\u00e4lt folgendes Ergebnis:<\/span> <\/p>\n Die letzte Tabelle zeigt das Ergebnis der faktoriellen ANOVA:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen daraus schlie\u00dfen, dass die Sonneneinstrahlung der einzige Faktor ist, der einen statistisch signifikanten Einfluss auf das Pflanzenwachstum hat.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch den Schluss ziehen, dass es keinen Wechselwirkungseffekt zwischen Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit gibt und dass die Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit keinen statistisch signifikanten Einfluss auf das Pflanzenwachstum hat. Pflanzen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zu ANOVA-Modellen:<\/span><\/p>\n Eine Einf\u00fchrung in die einfaktorielle ANOVA<\/a> Eine faktorielle ANOVA ist jede ANOVA (\u201eVarianzanalyse\u201c), die zwei oder mehr unabh\u00e4ngige Faktoren und eine einzelne Antwortvariable verwendet. Diese Art von ANOVA sollte immer dann verwendet werden, wenn Sie verstehen m\u00f6chten, wie sich zwei oder mehr Faktoren auf eine Antwortvariable auswirken und ob es einen Interaktionseffekt zwischen den Faktoren auf die Antwortvariable gibt oder nicht. […]<\/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![\"Faktorielle](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/factorielleanova1.png\")
<\/p>\n Beispiele f\u00fcr die Verwendung einer faktoriellen ANOVA<\/strong><\/span><\/h2>\n
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Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel einer faktoriellen ANOVA<\/strong><\/span><\/h2>\n
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<\/p>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Eine Einf\u00fchrung in die zweifaktorielle ANOVA<\/a>
Eine Einf\u00fchrung in die ANOVA mit wiederholten Messungen<\/a>
Die Unterschiede zwischen ANOVA, ANCOVA, MANOVA und MANCOVA<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"