{"id":603,"date":"2023-07-29T08:48:04","date_gmt":"2023-07-29T08:48:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-stata\/"},"modified":"2023-07-29T08:48:04","modified_gmt":"2023-07-29T08:48:04","slug":"einweg-anova-stata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-stata\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine einfaktorielle anova in stata durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einfaktorielle ANOVA<\/a> wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Art von Test wird als <em>einfaktorielle<\/em> ANOVA bezeichnet, da wir den Einfluss <em>einer<\/em> Pr\u00e4diktorvariablen auf eine Antwortvariable analysieren. W\u00e4ren wir stattdessen an der Auswirkung zweier Pr\u00e4diktorvariablen auf eine Antwortvariable interessiert, k\u00f6nnten wir eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-wege-anova-stata\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>zweifaktorielle<\/em> ANOVA<\/a> durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie eine einfaktorielle ANOVA in Stata durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Einfaktorielle ANOVA in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Beispiel verwenden wir den integrierten Stata-Datensatz namens <em>systolic<\/em> , um eine einfaktorielle ANOVA durchzuf\u00fchren. Dieser Datensatz enth\u00e4lt die folgenden drei Variablen f\u00fcr 58 verschiedene Personen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medikament verwendet<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Krankheit des Patienten<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ver\u00e4nderung des systolischen Blutdrucks<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir werden die folgenden Schritte verwenden, um eine einfache ANOVA durchzuf\u00fchren, um festzustellen, ob die Art der verwendeten Medikamente einen signifikanten Einfluss auf die Ver\u00e4nderung des systolischen Blutdrucks hat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Daten laden.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Laden Sie zun\u00e4chst die Daten, indem Sie <strong>webuse systolic<\/strong> in das Befehlsfeld eingeben und auf die Eingabetaste klicken.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5638 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata1.png\" alt=\"Beispiel f\u00fcr das Laden von Daten in Stata\" width=\"418\" height=\"406\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Sehen Sie sich die Rohdaten an.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bevor wir eine einfaktorielle ANOVA durchf\u00fchren, schauen wir uns zun\u00e4chst die Rohdaten an. Navigieren Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu <strong>Daten &gt; Dateneditor &gt; Dateneditor (Durchsuchen)<\/strong> . Dies zeigt uns die tats\u00e4chlichen Daten f\u00fcr alle 58 Patienten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5641 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata2.png\" alt=\"Beispiel einer einfaktoriellen ANOVA in Stata\" width=\"387\" height=\"424\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Visualisieren Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes visualisieren wir die Daten. Wir werden <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kastenschnurrhaare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Boxplots<\/a> erstellen, um die Verteilung der systolischen Blutdruckwerte f\u00fcr jede Medikamentenkategorie darzustellen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gehen Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu <strong>Diagramme &gt; Boxplot<\/strong> . W\u00e4hlen Sie unter Variablen die Option \u201eSystolisch\u201c aus:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5644 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata3.png\" alt=\"Boxplot in Stata\" width=\"512\" height=\"162\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie dann in der Unter\u00fcberschrift \u201eKategorien\u201c unter \u201eGruppierungsvariable\u201c die Option \u201eMedikament\u201c aus:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5645 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata4.png\" alt=\"Boxplot-Beispiel in Stata\" width=\"519\" height=\"113\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf <em>OK<\/em> . Es wird automatisch ein Diagramm mit vier Boxplots angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5646 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata.png\" alt=\"Mehrere Boxplots in Stata\" width=\"554\" height=\"474\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sofort erkennen, dass die Verteilung der Ver\u00e4nderungen des systolischen Blutdrucks je nach Medikamentenkategorie variiert, aber eine einfaktorielle ANOVA zeigt uns, ob diese Unterschiede statistisch signifikant sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: F\u00fchren Sie eine einfaktorielle ANOVA durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Navigieren Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu <strong>Statistik &gt; Lineare und verwandte Modelle &gt; ANOVA\/MANOVA &gt; Einfaktorielle ANOVA<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie unter \u201eAntwortvariable\u201c die Option \u201eSystolisch\u201c. W\u00e4hlen Sie unter Faktorvariable das Medikament aus. Klicken Sie dann auf das K\u00e4stchen neben <em>\u201eZusammenfassungstabelle erstellen\u201c<\/em> , damit wir einige grundlegende beschreibende Statistiken f\u00fcr jede Gruppe sehen k\u00f6nnen. Klicken Sie dann auf <em>OK<\/em> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5648 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata5.png\" alt=\"Beispiel einer einfaktoriellen ANOVA in Stata\" width=\"574\" height=\"469\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgende Ausgabe wird angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5651 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata6.png\" alt=\"Einfaktorielle ANOVA in Stata\" width=\"562\" height=\"370\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die F-Statistik betr\u00e4gt <strong>9,09<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,0001<\/strong> . Da der p-Wert kleiner als Alpha = 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese zur\u00fcckweisen, dass die mittlere \u00c4nderung des systolischen Blutdrucks f\u00fcr jede Gruppe gleich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit anderen Worten: Es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied in der mittleren Ver\u00e4nderung des systolischen Blutdrucks zwischen mindestens zwei Medikamentengruppen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 5: F\u00fchren Sie mehrere Vergleichstests durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dann k\u00f6nnen wir mehrere Vergleichstests durchf\u00fchren, um tats\u00e4chlich herauszufinden, welche Gruppenmittelwerte sich voneinander unterscheiden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Navigieren Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu <strong>Statistiken &gt; Zusammenfassungen, Tabellen und Tests &gt; Zusammenfassung und deskriptive Statistik &gt; Paarweise Mittelwertvergleiche<\/strong> <strong>.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie f\u00fcr \u201eVariable\u201c die Variable <em>\u201eSystolische<\/em> Reaktion\u201c aus. W\u00e4hlen Sie f\u00fcr \u201eOver\u201c die erkl\u00e4rende Variable \u201e <em>drug\u201c<\/em> aus. W\u00e4hlen Sie f\u00fcr Anpassung f\u00fcr mehrere Vergleiche <em>die Tukey-Methode<\/em> aus.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5652 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata7.png\" alt=\"Mehrere Vergleiche f\u00fcr einfaktorielle ANOVA in Stata\" width=\"433\" height=\"355\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie dann unter der Unter\u00fcberschrift <em>\u201eBerichte\u201c<\/em> auf die Schaltfl\u00e4che neben <em>\u201eTabellen der Effekte\u201c<\/em> und aktivieren Sie das Kontrollk\u00e4stchen neben <em>\u201eTabelle der Effekte mit Konfidenzintervallen und p-Werten anzeigen\u201c<\/em> . Klicken Sie dann auf <em>OK<\/em> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5654 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata9.png\" alt=\"Mehrere Vergleiche in Stata\" width=\"420\" height=\"347\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Folgende Ergebnisse werden angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5655 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata10.png\" alt=\"Tukey-Test in Stata-Ergebnissen\" width=\"566\" height=\"420\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jede Zeile stellt einen Vergleich zwischen zwei spezifischen Arzneimittelgruppen dar. In der ersten Zeile wird beispielsweise die durchschnittliche \u00c4nderung des systolischen Blutdrucks zwischen Medikamentengruppe 2 und Medikamentengruppe 1 verglichen. Der p-Wert f\u00fcr diesen Vergleich betr\u00e4gt <strong>0,999<\/strong> , was extrem hoch ist und nicht weniger als 0,05 betr\u00e4gt. Dies bedeutet, dass es keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Arzneimittelgruppen 1 und 2 gibt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen jedoch sehen, dass die p-Werte f\u00fcr die folgenden Vergleiche alle kleiner als 0,05 sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medizin 3 zu 1 | p-Wert = <strong>0,001<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medizin 4 zu 1 | p-Wert = <strong>0,010<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medizin 3 gegen 2 | p-Wert = <strong>0,001<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Medizin 4 gegen 2 | p-Wert = <strong>0,015<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies bedeutet, dass der Unterschied in der mittleren \u00c4nderung des systolischen Blutdrucks zwischen jeder dieser Gruppen statistisch signifikant ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 6: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Abschlie\u00dfend werden wir \u00fcber die Ergebnisse unserer einfaktoriellen ANOVA-Analyse berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n<hr>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA wurde durchgef\u00fchrt, um zu bestimmen, ob vier verschiedene Arten von Medikamenten unterschiedliche Auswirkungen auf den systolischen Blutdruck hatten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgende Tabelle fasst die Anzahl der Teilnehmer in jeder Gruppe sowie die mittlere \u00c4nderung des systolischen Blutdrucks und die Standardabweichung des systolischen Blutdrucks f\u00fcr jede Gruppe zusammen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5657 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata11.png\" alt=\"Beschreibende Statistik f\u00fcr einfaktorielle ANOVA in Stata\" width=\"387\" height=\"201\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA ergab, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen mindestens zwei Gruppen gab (F(3, 54) = 9,09, p = 0,001).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tukeys Test f\u00fcr mehrere Vergleiche ergab, dass die Ver\u00e4nderung des systolischen Blutdrucks f\u00fcr Medikament 3 statistisch signifikant h\u00f6her war als f\u00fcr Medikament 1 (17,32 +\/- 4,15, p = 0,001), f\u00fcr Medikament 3 im Vergleich zu Medikament 2 (16,78 +\/- 4,15, p = 0,001), f\u00fcr Medikament 4 im Vergleich zu Medikament 1 (12,57 +\/- 3,85, p = 0,010) und f\u00fcr Medikament 4 im Vergleich zu Medikament 2 (12,03 +\/- 3,85, p = 0,015).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gab keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Medikamentengruppen 1 und 2 (0,533 +\/- 3,91, p = 0,999) oder zwischen den Medikamentengruppen 3 und 4 (4,75 +\/- 4,09, p = 0,654).<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine einfaktorielle ANOVA wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht. 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