{"id":438,"date":"2023-07-29T22:35:10","date_gmt":"2023-07-29T22:35:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-excel\/"},"modified":"2023-07-29T22:35:10","modified_gmt":"2023-07-29T22:35:10","slug":"einweg-anova-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-excel\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine einfaktorielle anova in excel durch"},"content":{"rendered":"

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Mithilfe einer einfaktoriellen ANOVA<\/a> (\u201eVarianzanalyse\u201c) wird ermittelt, ob zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied besteht.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine einfaktorielle ANOVA in Excel durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Einfaktorielle ANOVA in Excel<\/span><\/strong><\/h3>\n

Angenommen, ein Forscher rekrutiert 30 Studenten f\u00fcr die Teilnahme an einer Studie. Den Studierenden wird nach dem Zufallsprinzip zugewiesen, dass sie in den n\u00e4chsten drei Wochen eine von drei Lerntechniken anwenden, um sich auf eine Pr\u00fcfung vorzubereiten. Am Ende der drei Wochen absolvieren alle Sch\u00fcler den gleichen Test.<\/span><\/p>\n

Die Testergebnisse der Sch\u00fcler sind unten aufgef\u00fchrt:<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel
Der Forscher m\u00f6chte eine einfache ANOVA durchf\u00fchren, um festzustellen, ob die Durchschnittswerte in den drei Gruppen gleich sind.<\/span><\/p>\n

Um eine einfaktorielle ANOVA in Excel durchzuf\u00fchren, gehen Sie zur Registerkarte \u201eDaten\u201c<\/strong> und klicken Sie dann in der Gruppe \u201eAnalyse\u201c<\/strong> auf die Option \u201eDatenanalyse\u201c<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Wenn die Option \u201eDatenanalyse\u201c<\/strong> nicht angezeigt wird<\/span> ,<\/span><\/strong> m\u00fcssen Sie<\/strong> zun\u00e4chst die kostenlose Analysis ToolPak-<\/a> Software laden.<\/span><\/em> <\/p>\n

\"Analyse-Toolset<\/p>\n

Sobald Sie darauf klicken, erscheint ein Fenster mit verschiedenen Scan-Tool-Optionen. W\u00e4hlen Sie Anova: Einzelfaktor<\/strong> aus und klicken Sie dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"Einfaktor-ANOVA<\/p>\n

Es erscheint ein neues Fenster, in dem Sie nach einem Eingabebereich<\/strong> gefragt werden. Sie k\u00f6nnen entweder einen Rahmen um Ihre Daten ziehen oder den Datenbereich manuell eingeben. In diesem Fall befinden sich unsere Daten in den Zellen C4:E13<\/strong> .<\/span><\/p>\n

W\u00e4hlen Sie als N\u00e4chstes eine Alpha-<\/strong> Stufe f\u00fcr den Test aus. Standardm\u00e4\u00dfig betr\u00e4gt diese Zahl 0,05. In diesem Fall belasse ich es bei 0,05.<\/span><\/p>\n

W\u00e4hlen Sie abschlie\u00dfend eine Zelle f\u00fcr den Ausgabebereich<\/strong> aus, in der die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA angezeigt werden. In diesem Fall w\u00e4hle ich Zelle G4<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"Einfaktorielle
Sobald Sie auf OK<\/strong> klicken, wird das Ergebnis der einfaktoriellen ANOVA angezeigt:<\/span> <\/p>\n

\"Ausgabe
Interpretation des Ergebnisses<\/span><\/strong><\/h2>\n

In der Ausgabe werden zwei Tabellen angezeigt. Die erste ist eine \u00dcbersichtstabelle, die die Anzahl der Testergebnisse in jeder Gruppe, die Summe der Testergebnisse, den Mittelwert der Testergebnisse und die Varianz der Testergebnisse anzeigt.<\/span> <\/p>\n

\"\u00dcbersichtstabelle<\/p>\n

Denken Sie daran, dass eine einfaktorielle ANOVA verwendet wird, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht.<\/span><\/p>\n

Aus dieser ersten Tabelle k\u00f6nnen wir ersehen, dass die durchschnittliche Punktzahl f\u00fcr jede der drei Gruppen unterschiedlich ist. Um jedoch zu wissen, ob diese Unterschiede statistisch signifikant sind, m\u00fcssen wir uns die zweite Tabelle ansehen.<\/span><\/p>\n

Die zweite Tabelle zeigt die F-Teststatistik, den kritischen F-Wert und den p-Wert:<\/span> <\/p>\n

\"Kritischer
In diesem Fall betr\u00e4gt die F-Teststatistik<\/strong> 2,3575<\/strong> und der kritische Wert von F<\/strong> betr\u00e4gt 3,3541<\/strong> . Da die F-Teststatistik unter dem kritischen Wert von F liegt, verf\u00fcgen wir nicht \u00fcber ausreichende Beweise, um die Nullhypothese abzulehnen, dass die Mittelwerte der drei Gruppen gleich sind.<\/span><\/p>\n

Das bedeutet, dass uns keine ausreichenden Beweise daf\u00fcr vorliegen, dass es einen Unterschied in den Testergebnissen zwischen den drei Studientechniken gibt.<\/span><\/p>\n

Wir k\u00f6nnten auch den p-Wert<\/a> verwenden, um zu derselben Schlussfolgerung zu gelangen. In diesem Fall betr\u00e4gt der p-Wert<\/strong> 0,1138<\/strong> und liegt damit \u00fcber dem Alpha-Wert von 0,05<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Das bedeutet, dass wir nicht \u00fcber ausreichende Beweise verf\u00fcgen, um die Nullhypothese, dass die Mittelwerte der drei Gruppen gleich sind, zur\u00fcckzuweisen.<\/span><\/p>\n

Hinweis:<\/strong> In F\u00e4llen, in denen Sie die Nullhypothese ablehnen, k\u00f6nnen Sie einen Tukey-Kramer-Post-hoc-Test<\/a> durchf\u00fchren, um genau zu bestimmen, welche Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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