{"id":663,"date":"2023-07-29T04:08:39","date_gmt":"2023-07-29T04:08:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-excel\/"},"modified":"2023-07-29T04:08:39","modified_gmt":"2023-07-29T04:08:39","slug":"wiederholte-messungen-anova-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/wiederholte-messungen-anova-excel\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine anova mit wiederholten messungen in excel durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Eine ANOVA mit wiederholten Messungen<\/a> wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen.<\/span><\/p>\n

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

Beispiel: ANOVA mit wiederholten Messungen in Excel<\/strong><\/h3>\n

Die Forscher wollen wissen, ob vier verschiedene Medikamente unterschiedliche Reaktionszeiten verursachen. Um dies zu testen, ma\u00dfen sie die Reaktionszeiten von f\u00fcnf Patienten auf vier verschiedene Medikamente. Da bei jedem Patienten jedes der vier Medikamente gemessen wird, verwenden wir eine ANOVA mit wiederholten Messungen, um festzustellen, ob sich die mittlere Reaktionszeit zwischen den Medikamenten unterscheidet.<\/span><\/p>\n

F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine ANOVA mit wiederholten Messungen in Excel durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n

Geben Sie die folgenden Daten ein, die die Reaktionszeit (in Sekunden) von f\u00fcnf Patienten auf die vier Medikamente zeigen:<\/span> <\/p>\n

\"Rohdaten<\/p>\n

Schritt 2: F\u00fchren Sie eine ANOVA mit wiederholten Messungen durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Um eine ANOVA mit wiederholten Messungen durchzuf\u00fchren, gehen Sie zur Registerkarte \u201eDaten\u201c<\/strong> und klicken Sie auf \u201eDatenanalyse\u201c<\/strong> . Wenn diese Option nicht angezeigt wird, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst<\/span> die kostenlose Analysis ToolPak-Software installieren<\/a> .<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Sobald Sie auf Datenanalyse klicken,<\/strong> erscheint ein neues Fenster. W\u00e4hlen Sie Anova: Zweifaktor ohne Replikation<\/strong> und klicken Sie auf OK.<\/span> <\/p>\n

\"ANOVA<\/p>\n

\n

Notiz:<\/strong><\/span><\/p>\n

Das Analysis Toolpak verf\u00fcgt nicht \u00fcber eine explizite Funktion zur Durchf\u00fchrung einer ANOVA mit wiederholten Messungen, aber die Anova: zweifach ohne Replikation<\/strong> liefert die Ergebnisse, die wir suchen, wie wir im Ergebnis sehen werden.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Geben Sie als Eingabebereich<\/strong> den Bereich der Zellen ein, der die Antwortzeiten des Patienten enth\u00e4lt. Belassen Sie Alpha<\/strong> gerne bei 0,05, es sei denn, Sie m\u00f6chten ein anderes Signifikanzniveau verwenden. W\u00e4hlen Sie f\u00fcr Ausgabebereich<\/strong> eine Zelle aus, in der die Ergebnisse angezeigt werden sollen. Klicken Sie dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"ANOVA<\/p>\n

Die Ergebnisse werden automatisch angezeigt:<\/span> <\/p>\n

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

In diesem Fall interessieren uns nicht die Zeilenergebnisse, sondern nur die Spalten, die uns Aufschluss \u00fcber die Variation der Reaktionszeit je nach Medikament geben.<\/span><\/p>\n

Die F-Test-Statistik betr\u00e4gt 24,75887<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt 0,0000199<\/strong> . Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese ab und kommen zu dem Schluss, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied in den durchschnittlichen Reaktionszeiten zwischen den vier Medikamenten gibt.<\/span><\/p>\n

Schritt 3: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n

Abschlie\u00dfend werden wir \u00fcber die Ergebnisse unserer ANOVA mit wiederholten Messungen berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n

\n

Eine einfaktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen wurde an f\u00fcnf Personen durchgef\u00fchrt, um die Wirkung von vier verschiedenen Medikamenten auf die Reaktionszeit zu untersuchen.<\/span><\/p>\n

Die Ergebnisse zeigten, dass die Art der verwendeten Medikamente zu statistisch signifikanten Unterschieden in der Reaktionszeit f\u00fchrte (F(3, 12) = 24,75887, p < 0,001).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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