Eine n\u00fctzliche M\u00f6glichkeit, die Auswirkungen der beiden unabh\u00e4ngigen Variablen auf die abh\u00e4ngige Variable zu visualisieren, besteht darin, ein Interaktionsdiagramm zu erstellen, das den Durchschnittswert der abh\u00e4ngigen Variablen auf jeder Ebene der unabh\u00e4ngigen Variablen anzeigt.<\/span> <\/p>\n Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie ein Interaktionsdiagramm in Excel erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir m\u00f6chten die Auswirkungen der Sonneneinstrahlung (niedrig oder hoch) und der Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit (t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich) auf das Wachstum einer bestimmten Pflanzenart verstehen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir sammeln Daten zu 60 Pflanzen und berechnen das durchschnittliche Pflanzenwachstum bei jeder Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit. So geben Sie diese Durchschnittswerte in Excel ein:<\/span> <\/p>\n Dies sagt uns Folgendes:<\/span><\/p>\n Als n\u00e4chstes m\u00fcssen wir die Werte im Zellbereich C4:E6 wie folgt hervorheben:<\/span> <\/p>\n Klicken Sie dann im oberen Men\u00fcband von Excel auf die Registerkarte \u201eEinf\u00fcgen<\/strong> \u201c und dann auf die erste Diagrammoption in der Gruppe \u201eLiniendiagramm\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Dadurch wird automatisch das folgende Liniendiagramm eingef\u00fcgt:<\/span> <\/p>\n Z\u00f6gern Sie nicht, den Titel, die Achsenbeschriftungen und die Farben des Diagramms zu \u00e4ndern, um es \u00e4sthetischer zu gestalten:<\/span> <\/p>\n So interpretieren Sie die Handlungsstr\u00e4nge:<\/span><\/p>\n Haupteffekt der Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit:<\/strong><\/span><\/p>\n Da beide Linien gr\u00f6\u00dftenteils flach sind, zeigt uns dies, dass zwischen t\u00e4glicher und w\u00f6chentlicher Bew\u00e4sserung kaum ein Unterschied im Pflanzenwachstum besteht. Dies zeigt uns, dass die Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit wahrscheinlich keinen statistisch signifikanten Einfluss auf das Pflanzenwachstum hat.<\/span><\/p>\n Hauptwirkung von Sonnenlicht:<\/strong><\/span><\/p>\n Da die beiden Linien ziemlich weit voneinander entfernt sind, zeigt uns dies, dass es einen deutlichen Unterschied zwischen schwachem Sonnenlicht und hellem Sonnenlicht gibt.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen zum Beispiel sehen, dass das durchschnittliche Wachstum von Pflanzen, die wenig Sonnenlicht erhielten, etwa 5 bis 6 Zoll betrug. Wir k\u00f6nnen auch sehen, dass das durchschnittliche Wachstum von Pflanzen bei starker Sonneneinstrahlung etwa 20 bis 23 Zentimeter betrug.<\/span><\/p>\n Dies zeigt uns, dass Sonnenlicht wahrscheinlich einen statistisch signifikanten Einfluss auf das Pflanzenwachstum hat.<\/span><\/p>\n Wechselwirkung zwischen Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit und Sonnenlicht<\/strong><\/span><\/p>\n Da die beiden Linien im Diagramm gr\u00f6\u00dftenteils parallel verlaufen, bedeutet dies, dass es keinen Wechselwirkungseffekt zwischen der Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit und dem Sonnenlicht gibt.<\/span><\/p>\n Beispielsweise h\u00e4ngt die Auswirkung der Sonneneinstrahlung auf das Pflanzenwachstum nicht von der Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit ab. Ebenso h\u00e4ngt die Auswirkung der Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit auf das Pflanzenwachstum nicht von der Sonneneinstrahlung ab.<\/span><\/p>\n Wenn die beiden Parzellenlinien nicht parallel verlaufen (oder sich kreuzen), w\u00fcrde dies darauf hinweisen, dass es einen Wechselwirkungseffekt zwischen Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit und Sonnenlicht auf das Pflanzenwachstum gibt.<\/span><\/p>\n Eine vollst\u00e4ndige Anleitung: der 2 \u00d7 2-faktorielle Versuchsplan<\/a> Um zu verstehen, wie sich zwei unabh\u00e4ngige Variablen (jeweils mit zwei Ebenen ) auf eine abh\u00e4ngige Variable auswirken, wird ein 2 \u00d7 2-faktorielles Design verwendet. Eine n\u00fctzliche M\u00f6glichkeit, die Auswirkungen der beiden unabh\u00e4ngigen Variablen auf die abh\u00e4ngige Variable zu visualisieren, besteht darin, ein Interaktionsdiagramm zu erstellen, das den Durchschnittswert der abh\u00e4ngigen Variablen auf jeder Ebene […]<\/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![\"Interaktionsdiagramm](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interactionexcel1.png\")
<\/p>\n Schritt 1: Geben Sie die Daten ein<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interactionexcel2.png\")
<\/p>\n\n
Schritt 2: Erstellen Sie das Interaktionsdiagramm<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interactionexcel3.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interactionexcel4.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/interactionexcel5.png\")
<\/p>\n<\/p>\n Schritt 3: Interpretieren Sie das Interaktionsdiagramm<\/strong><\/span><\/h3>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So erstellen Sie ein Interaktionsdiagramm in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"