{"id":1614,"date":"2023-07-25T15:47:14","date_gmt":"2023-07-25T15:47:14","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/welchs-anova-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T15:47:14","modified_gmt":"2023-07-25T15:47:14","slug":"welchs-anova-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/welchs-anova-in-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie die welch-anova in r durch (schritt f\u00fcr schritt)"},"content":{"rendered":"

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Die Welch-ANOVA<\/strong> ist eine Alternative zur typischen einfaktoriellen ANOVA<\/a> , wenn die Annahme der Varianzgleichheit<\/a> nicht erf\u00fcllt ist.<\/span><\/p>\n

Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie die Welch-ANOVA in R durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n

Um festzustellen, ob drei verschiedene Lerntechniken zu unterschiedlichen Pr\u00fcfungsergebnissen f\u00fchren, weist ein Professor nach dem Zufallsprinzip 10 Studenten zu, jede Technik (Technik A, B oder C) eine Woche lang anzuwenden, und gibt dann jedem Studenten einen Test mit dem gleichen Schwierigkeitsgrad.<\/span><\/p>\n

Nachfolgend werden die Pr\u00fcfungsergebnisse der 30 Studierenden vorgestellt:<\/span><\/p>\n

 #create data frame<\/span>\ndf <-data. frame<\/span> (group = rep<\/span> (c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> '), each<\/span> =10),\n                score = c(64, 66, 68, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80,\n                          91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96,\n                          79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81))\n\n#view first six rows of data frame\n<\/span>head(df)\n\n   group score\n1 to 64\n2 to 66\n3 to 68\n4 to 75\n5 to 78\n6 to 94<\/strong><\/pre>\n
 Schritt 2: Test auf gleiche Unterschiede<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Als N\u00e4chstes k\u00f6nnen wir den Bartlett-Test<\/a> durchf\u00fchren, um festzustellen, ob die Varianzen zwischen den einzelnen Gruppen gleich sind.<\/span><\/p>\n
 Wenn der p-Wert<\/a> der Teststatistik unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass nicht alle Gruppen die gleiche Varianz aufweisen.<\/span><\/p>\n
 Um den Bartlett-Test durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnen wir die Funktion bartlett.test<\/strong> in Basis-R verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n
 bartlett.test(Formel, Daten)<\/strong><\/span><\/p>\n
 So verwenden Sie diese Funktion in unserem Beispiel:<\/span><\/p>\n
 #perform Bartlett's test\n<\/span>bartlett. test<\/span> (score ~ group, data = df)\n\n\tBartlett test of homogeneity of variances\n\ndata: score by group\nBartlett's K-squared = 8.1066, df = 2, p-value = 0.01737\n<\/strong><\/pre>\n
 Der p-Wert ( .01737<\/strong> ) des Bartlett-Tests ist kleiner als \u03b1 = .05, was bedeutet, dass wir die Nullhypothese ablehnen k\u00f6nnen, dass jede Gruppe die gleiche Varianz aufweist.<\/span><\/p>\n
 Somit wird die Annahme der Varianzgleichheit verletzt und wir k\u00f6nnen mit der ANOVA von Welch fortfahren.<\/span><\/p>\n
 Schritt 3: F\u00fchren Sie die ANOVA nach Welch durch<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Um die ANOVA von Welch in R durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnen wir die R-Basisfunktion oneway.test()<\/strong> wie folgt verwenden:<\/span><\/p>\n
 #perform Welch's ANOVA\n<\/span>oneway. test<\/span> (score ~ group, data = df, var. equal<\/span> = FALSE<\/span> )\n\n\tOne-way analysis of means (not assuming equal variances)\n\ndata: score and group\nF = 5.3492, num df = 2.00, denom df = 16.83, p-value = 0.01591\n<\/strong><\/pre>\n
 Der Gesamt-p-Wert ( 0,01591<\/strong> ) der ANOVA-Tabelle ist kleiner als \u03b1 = 0,05, was bedeutet, dass wir die Nullhypothese ablehnen k\u00f6nnen, dass die Pr\u00fcfungsergebnisse bei den drei Untersuchungstechniken gleich sind.<\/span><\/p>\n
 Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir einen Post-hoc-Test durchf\u00fchren, um festzustellen, welche Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind. Sehen Sie sich die folgenden Tutorials an, um zu erfahren, wie Sie verschiedene Post-hoc-Tests in R durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n