In diesem Tutorial wird Folgendes erkl\u00e4rt:<\/span><\/p>\n Sie sollten eine zweifaktorielle ANOVA verwenden, wenn Sie wissen m\u00f6chten, wie sich zwei Faktoren auf eine Antwortvariable auswirken und ob es einen Interaktionseffekt zwischen den beiden Faktoren auf die Antwortvariable gibt oder nicht.<\/span><\/p>\n Angenommen, ein Botaniker m\u00f6chte untersuchen, wie sich Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit auf das Pflanzenwachstum auswirken. 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 In diesem Fall haben wir die folgenden Variablen:<\/span><\/p>\n Und wir m\u00f6chten folgende Fragen beantworten:<\/span><\/p>\n Wir w\u00fcrden f\u00fcr diese Analyse eine zweifaktorielle ANOVA verwenden, da wir zwei<\/strong> Faktoren haben. Wenn wir stattdessen wissen wollten, wie sehr sich nur die Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit auf das Pflanzenwachstum auswirkt, w\u00fcrden wir eine einfaktorielle ANOVA<\/a> verwenden, da wir nur mit einem Faktor arbeiten w\u00fcrden.<\/span><\/p>\n Damit die Ergebnisse einer zweifaktoriellen ANOVA g\u00fcltig sind, m\u00fcssen die folgenden Annahmen erf\u00fcllt sein:<\/span><\/p>\n 1. Normalit\u00e4t<\/strong> \u2013 Die Antwortvariable ist f\u00fcr jede Gruppe ungef\u00e4hr normalverteilt.<\/span><\/p>\n 2. Gleiche Variationen<\/strong> \u2013 Die Varianzen f\u00fcr jede Gruppe sollten ungef\u00e4hr gleich sein.<\/span><\/p>\n 3. Unabh\u00e4ngigkeit<\/strong> \u2013 Die Beobachtungen innerhalb jeder Gruppe sind unabh\u00e4ngig voneinander und die Beobachtungen innerhalb der Gruppen wurden durch Zufallsstichproben ermittelt.<\/span><\/p>\n Ein Botaniker m\u00f6chte wissen, ob das Pflanzenwachstum durch die Sonneneinstrahlung und die H\u00e4ufigkeit des Gie\u00dfens beeinflusst wird. 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. Die Ergebnisse sind unten dargestellt:<\/span> <\/p>\n In der Tabelle oben sehen wir, dass in jeder Kombination von Bedingungen f\u00fcnf Pflanzen gez\u00fcchtet wurden.<\/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 Sie f\u00fchrt eine zweifaktorielle ANOVA in Excel<\/a> durch und erh\u00e4lt das folgende Ergebnis:<\/span> <\/p>\n Die letzte Tabelle zeigt das Ergebnis der zweifaktoriellen ANOVA. Wir k\u00f6nnen Folgendes beobachten:<\/span><\/p>\n Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Sonneneinstrahlung der einzige Faktor ist, der einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Pflanzenh\u00f6he hat.<\/span><\/p>\n Und da es keinen Wechselwirkungseffekt gibt, ist der Effekt der Sonneneinstrahlung bei jeder Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit gleichbleibend.<\/span><\/p>\n Einfach ausgedr\u00fcckt: Ob eine Pflanze t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich gegossen wird, hat keinen Einfluss darauf, wie sich Sonneneinstrahlung auf eine Pflanze auswirkt.<\/span><\/p>\n In den folgenden Artikeln wird erl\u00e4utert, wie eine zweifaktorielle ANOVA mit unterschiedlicher Statistiksoftware durchgef\u00fchrt wird:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine zweifaktorielle ANOVA in Excel durch<\/a> Eine zweifaktorielle ANOVA (\u201eVarianzanalyse\u201c) wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht, die zwei Variablen (manchmal auch \u201eFaktoren\u201c genannt) zugeordnet wurden. In diesem Tutorial wird Folgendes erkl\u00e4rt: Wann sollte eine zweifaktorielle ANOVA verwendet werden? Die Annahmen, die erf\u00fcllt sein m\u00fcssen, um eine zweifaktorielle […]<\/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\n
Wann sollte eine zweifaktorielle ANOVA verwendet werden?<\/strong><\/span><\/h2>\n
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Annahmen der zweifaktoriellen ANOVA<\/strong><\/span><\/h2>\n
Zweifaktorielle ANOVA: Beispiel<\/strong><\/span><\/h2>\n
![\"Zweifaktorielle](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/2wayanova1.png\")
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<\/p>\n![\"Zweiweg-ANOVA-Ausgabe\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/2wayanova6-1.jpg\")
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So f\u00fchren Sie eine zweifaktorielle ANOVA in R durch<\/a>
So f\u00fchren Sie eine zweifaktorielle ANOVA in Python durch<\/a>
So f\u00fchren Sie eine zweifaktorielle ANOVA in SPSS durch<\/a>
So f\u00fchren Sie eine zweifaktorielle ANOVA in Stata durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"