{"id":481,"date":"2023-07-29T18:24:50","date_gmt":"2023-07-29T18:24:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/manova-nach-r\/"},"modified":"2023-07-29T18:24:50","modified_gmt":"2023-07-29T18:24:50","slug":"manova-nach-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/manova-nach-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine manova in r durch"},"content":{"rendered":"

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Um MANOVA zu verstehen, ist es zun\u00e4chst hilfreich, ANOVA zu verstehen.<\/span><\/p>\n

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

Nehmen wir zum Beispiel an, wir m\u00f6chten wissen, ob die Lerntechnik einen Einfluss auf die Pr\u00fcfungsergebnisse einer Klasse von Sch\u00fclern hat. Wir haben die Klasse nach dem Zufallsprinzip in drei Gruppen eingeteilt. Jede Gruppe wendet einen Monat lang eine andere Lerntechnik an, um sich auf eine Pr\u00fcfung vorzubereiten. Am Ende des Monats legen alle Studierenden die gleiche Pr\u00fcfung ab.<\/span><\/p>\n

Um herauszufinden, ob die Lerntechnik einen Einfluss auf die Pr\u00fcfungsergebnisse hat, k\u00f6nnen wir eine einfache ANOVA durchf\u00fchren, die uns sagt, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Durchschnittsergebnissen der drei Gruppen gibt.<\/span><\/p>\n

In einer ANOVA haben wir eine Antwortvariable. Bei einer MANOVA<\/strong> (multivariate Varianzanalyse) haben wir jedoch mehrere Antwortvariablen.<\/span><\/p>\n

Nehmen wir zum Beispiel an, wir m\u00f6chten wissen, welchen Einfluss das Bildungsniveau (z. B. High School, Associate-Abschluss, Bachelor-Abschluss, Master-Abschluss usw.) sowohl auf das Jahreseinkommen als auch auf die H\u00f6he der Studentenschulden hat. In diesem Fall haben wir einen Faktor (Bildungsniveau) und zwei Antwortvariablen (Jahreseinkommen und Studentenschulden), sodass wir eine einfaktorielle MANOVA durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Verwandte Themen:<\/strong><\/span> Die Unterschiede zwischen ANOVA, ANCOVA, MANOVA und MANCOVA verstehen<\/a><\/p>\n

So f\u00fchren Sie eine MANOVA in R durch<\/strong><\/span><\/h2>\n

Im folgenden Beispiel veranschaulichen wir, wie eine einfaktorielle MANOVA in R mithilfe des integrierten Irisdatensatzes<\/strong> durchgef\u00fchrt wird, der Informationen \u00fcber die L\u00e4nge und Breite verschiedener Bl\u00fctenma\u00dfe f\u00fcr drei verschiedene Arten (\u201esetosa\u201c, \u201evirginica\u201c) enth\u00e4lt. , \u201eversicolor\u201c):<\/span><\/p>\n

 #view first six rows of iris<\/em> dataset<\/span>\nhead(iris)\n\n# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa\n#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa\n<\/strong><\/pre>\n
 Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob die Art einen Einfluss auf die L\u00e4nge und Breite der Kelchbl\u00e4tter hat. Unter Verwendung der Art<\/em> als unabh\u00e4ngige Variable und der L\u00e4nge<\/em> und Breite<\/em> der Kelchbl\u00e4tter als Antwortvariablen k\u00f6nnen wir eine einfaktorielle MANOVA mit der Funktion manova()<\/strong> in R durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n
 Die Funktion manova()<\/strong> verwendet die folgende Syntax:<\/span><\/p>\n
 manova (cbind (rv1, rv2, \u2026) ~ iv, data)<\/span><\/strong><\/p>\n
 Gold:<\/span><\/p>\n