{"id":808,"date":"2023-07-28T16:33:51","date_gmt":"2023-07-28T16:33:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:33:51","modified_gmt":"2023-07-28T16:33:51","slug":"einweg-anova-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-spss\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine einfaktorielle anova in spss 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 einfaktorielle ANOVA bezeichnet, da wir den Einfluss <strong>einer<\/strong> Pr\u00e4diktorvariablen auf eine Antwortvariable analysieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4ren wir stattdessen an der Auswirkung <strong>zweier<\/strong> Pr\u00e4diktorvariablen auf eine Antwortvariable interessiert, k\u00f6nnten wir eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-wege-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zweifaktorielle ANOVA<\/a> durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine einfaktorielle ANOVA in SPSS durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Einfaktorielle ANOVA in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Forscher rekrutiert 30 Studenten f\u00fcr die Teilnahme an einer Studie. Den Studierenden wird nach dem Zufallsprinzip zugewiesen, dass sie im darauffolgenden Monat eine von drei Lerntechniken anwenden, um sich auf eine Pr\u00fcfung vorzubereiten. Am Ende des Monats absolvieren alle Sch\u00fcler den gleichen Test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Testergebnisse der Sch\u00fcler sind unten aufgef\u00fchrt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8946 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss1-1.png\" alt=\"\" width=\"308\" height=\"587\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine einfache ANOVA durchzuf\u00fchren und zu bestimmen, ob die Durchschnittswerte in den drei Gruppen gleich sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Visualisieren Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zun\u00e4chst erstellen wir <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kastenschnurrhaare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Boxplots,<\/a> um die Verteilung der Testergebnisse f\u00fcr jede der drei Lerntechniken zu visualisieren. Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eDiagramme\u201c<\/strong> und dann auf <strong>\u201eChart Builder\u201c<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8948 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss2.png\" alt=\"\" width=\"444\" height=\"237\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie <strong>Boxplot<\/strong> im Fenster <strong>\u201eW\u00e4hlen aus:\u201c<\/strong> aus. Ziehen Sie dann das erste Diagramm mit der Bezeichnung <strong>\u201eEinfacher Boxplot\u201c<\/strong> in das Hauptbearbeitungsfenster. Ziehen Sie die <strong>technische<\/strong> Variable auf die x-Achse und <strong>den Score<\/strong> auf die y-Achse.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie dann auf <strong>Elementeigenschaften<\/strong> und dann <strong>auf Y1-Achse<\/strong> . \u00c4ndern Sie den <strong>Mindestwert<\/strong> auf 60. Klicken Sie dann auf <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8949 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss3.png\" alt=\"\" width=\"665\" height=\"465\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Boxplots werden angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8950 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss4.png\" alt=\"\" width=\"502\" height=\"340\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass die Verteilung der Testergebnisse bei Sch\u00fclern, die Technik 2 verwendet haben, tendenziell h\u00f6her ist als bei Sch\u00fclern, die Techniken 1 und 3 verwendet haben. Um festzustellen, ob diese Ergebnisunterschiede statistisch signifikant sind, f\u00fchren wir eine einfaktorielle ANOVA durch.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie eine einfaktorielle ANOVA durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann <strong>auf \u201eMittelwerte vergleichen<\/strong> \u201c und dann <strong>auf \u201eEinfaktorielle ANOVA\u201c<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8951 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss5.png\" alt=\"\" width=\"556\" height=\"361\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Platzieren Sie im neuen Fenster, das erscheint, den <strong>Variablenwert<\/strong> in das Feld mit der Bezeichnung \u201eAbh\u00e4ngige Liste\u201c und die <strong>Variablentechnik<\/strong> in das Feld mit der Bezeichnung \u201eFaktor\u201c.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8952 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss6.png\" alt=\"\" width=\"413\" height=\"245\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie dann auf <strong>Post Hoc<\/strong> und aktivieren Sie das Kontrollk\u00e4stchen neben <strong>Tukey<\/strong> . Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8953 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss7.png\" alt=\"\" width=\"398\" height=\"261\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie dann auf <strong>Optionen<\/strong> und aktivieren Sie das Kontrollk\u00e4stchen neben <strong>Beschreibend<\/strong> . Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8954 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss8.png\" alt=\"\" width=\"205\" height=\"267\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie abschlie\u00dfend auf <strong>OK<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie das Ergebnis.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>\u201eOK\u201c<\/strong> klicken, werden die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA angezeigt. So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tabellenbeschreibung<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Tabelle zeigt deskriptive Statistiken f\u00fcr jede der drei Gruppen in unserem Datensatz.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8955 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss9.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"187\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zu den relevantesten Zahlen z\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>N:<\/strong> Die Anzahl der Sch\u00fcler in jeder Gruppe.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Durchschnitt:<\/strong> Das durchschnittliche Testergebnis f\u00fcr jede Gruppe.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standard. Abweichung:<\/strong> Standardabweichung der Testergebnisse f\u00fcr jede Gruppe.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ANOVA-Tabelle<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In dieser Tabelle werden die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8956 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss10.png\" alt=\"ANOVA-Ausgabetabelle in SPSS\" width=\"512\" height=\"158\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zu den relevantesten Zahlen z\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>F:<\/strong> Die Gesamt-F-Statistik.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig:<\/strong> Der p-Wert, der der F-Statistik (4,545) mit dem Z\u00e4hler df (2) und dem Nenner df (27) entspricht. In diesem Fall ergibt sich ein p-Wert von <strong>0,020<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Denken Sie daran, dass eine einfaktorielle ANOVA die folgenden Null- und Alternativhypothesen verwendet:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> (Nullhypothese):<\/strong> \u03bc <sub>1<\/sub> = \u03bc <sub>2<\/sub> = \u03bc <sub>3<\/sub> = \u2026 = \u03bc <sub>k<\/sub> (alle Populationsmittelwerte sind gleich)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> (Alternativhypothese):<\/strong> Mindestens ein Populationsmittelwert ist unterschiedlich <sub>&nbsp;<\/sub> ausruhen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert der ANOVA-Tabelle kleiner als 0,05 ist, verf\u00fcgen wir \u00fcber ausreichende Beweise, um die Nullhypothese abzulehnen und zu dem Schluss zu kommen, dass sich mindestens einer der Gruppenmittelwerte von den anderen unterscheidet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um genau zu wissen, welche Gruppenmittelwerte sich voneinander unterscheiden, k\u00f6nnen wir auf die letzte Tabelle des ANOVA-Ergebnisses zur\u00fcckgreifen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mehrfachvergleichstabelle<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Tabelle zeigt Tukeys Post-hoc-Mehrfachvergleiche zwischen jeder der drei Gruppen. Uns interessiert vor allem <strong>Sig.<\/strong> Spalte, die die p-Werte f\u00fcr die Mittelwertunterschiede zwischen den einzelnen Gruppen anzeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8957 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss11.png\" alt=\"Tukey-Mehrfachvergleiche in SPSS\" width=\"566\" height=\"263\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In der Tabelle sehen wir die p-Werte f\u00fcr die folgenden Vergleiche:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Technik 1 gegen 2: | p-Wert = <strong>0,024<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Technik 1 gegen 3 | p-Wert = <strong>0,883<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Technik 2 gegen 3 | p-Wert = <strong>0,067<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der einzige Gruppenvergleich mit einem p-Wert von weniger als 0,05 besteht zwischen Technik 1 und Technik 2.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies zeigt uns, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied in den durchschnittlichen Testergebnissen zwischen Sch\u00fclern gibt, die Technik 1 verwendet haben, und denen, die Technik 2 verwendet haben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt jedoch keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Techniken 1 und 3 und auch nicht zwischen den Techniken 2 und 3.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA wurde durchgef\u00fchrt, um festzustellen, ob drei verschiedene Untersuchungstechniken zu unterschiedlichen Testergebnissen f\u00fchrten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Insgesamt 10 Studenten nutzten jede der drei Lerntechniken einen Monat lang, bevor sie alle denselben Test ablegten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA ergab, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied in den Testergebnissen zwischen mindestens zwei Gruppen gab (F(2, 27) = 4,545, p = 0,020).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tukeys Test f\u00fcr mehrere Vergleiche ergab, dass die mittleren Testergebnisse zwischen Sch\u00fclern, die Technik 1 und Technik 2 verwendeten, signifikant unterschiedlich waren (p = 0,024, 95 %-KI = [-14,48, -0,92]).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gab keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Werten f\u00fcr Techniken 1 und 3 (p = 0,883) oder zwischen den Werten f\u00fcr Techniken 2 und 3 (p = 0,067).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\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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