{"id":810,"date":"2023-07-28T16:24:46","date_gmt":"2023-07-28T16:24:46","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-wege-anova-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:24:46","modified_gmt":"2023-07-28T16:24:46","slug":"zwei-wege-anova-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-wege-anova-spss\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine zweifaktorielle anova in spss durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-wege-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zweifaktorielle ANOVA<\/a> <span style=\"color: #000000;\">wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht, die auf zwei Faktoren aufgeteilt wurden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Zweck einer zweifaktoriellen ANOVA besteht darin, den Einfluss zweier Faktoren auf eine Antwortvariable zu bestimmen und festzustellen, ob eine Wechselwirkung zwischen den beiden Faktoren auf die Antwortvariable besteht oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine zweifaktorielle ANOVA in SPSS durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Zweifaktorielle ANOVA in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein Botaniker m\u00f6chte wissen, ob das Pflanzenwachstum durch die Sonneneinstrahlung und die H\u00e4ufigkeit des Gie\u00dfens beeinflusst wird. Sie pflanzt 30 Samen und l\u00e4sst sie zwei Monate lang unter unterschiedlichen Bedingungen der Sonneneinstrahlung und Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit wachsen. Nach zwei Monaten zeichnet sie die H\u00f6he jeder Pflanze in Zoll auf.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Ergebnisse sind unten dargestellt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8973 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss1.png\" alt=\"\" width=\"327\" height=\"651\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verwenden Sie die folgenden Schritte, um eine zweifaktorielle ANOVA durchzuf\u00fchren, um zu bestimmen, ob Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit und Sonneneinstrahlung einen signifikanten Einfluss auf das Pflanzenwachstum haben, und um festzustellen, ob es einen Wechselwirkungseffekt zwischen Wasserh\u00e4ufigkeit und Sonneneinstrahlung gibt. Bew\u00e4sserung und Sonneneinstrahlung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: F\u00fchren Sie die zweifaktorielle ANOVA durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann <strong>auf \u201eAllgemeines lineares Modell\u201c<\/strong> und dann auf <strong>\u201eUnivariate\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8974 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss2.png\" alt=\"\" width=\"528\" height=\"435\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ziehen Sie die <strong>H\u00f6he<\/strong> der Antwortvariablen in das Feld mit der Bezeichnung \u201eAbh\u00e4ngige Variable\u201c. Ziehen Sie die beiden <strong>Wasser-<\/strong> und <strong>Sonnenfaktorvariablen<\/strong> in das Feld mit der Bezeichnung \u201eFester Faktor\u201c:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8975 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss3.png\" alt=\"\" width=\"394\" height=\"333\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie anschlie\u00dfend auf die Schaltfl\u00e4che <strong>Diagramme<\/strong> . Ziehen Sie <strong>das Wasser<\/strong> in den Bereich mit der Bezeichnung \u201eHorizontale Achse\u201c und <strong>die Sonne<\/strong> in den Bereich mit der Bezeichnung \u201eGetrennte Linien\u201c. Klicken Sie dann auf <strong>Hinzuf\u00fcgen<\/strong> . Die W\u00f6rter <strong>\u201eWasser*Sonne\u201c<\/strong> werden im Feld \u201ePlots\u201c angezeigt. Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8976 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss4.png\" alt=\"\" width=\"331\" height=\"510\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie anschlie\u00dfend auf die Schaltfl\u00e4che <strong>\u201ePost Hoc\u201c<\/strong> . Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, die <strong>Sonnenvariable<\/strong> in das Feld mit der Bezeichnung \u201ePost-Hoc-Tests f\u00fcr\u201c. Aktivieren Sie dann das Kontrollk\u00e4stchen neben <strong>Tukey<\/strong> . Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8977 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss5.png\" alt=\"\" width=\"380\" height=\"357\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie anschlie\u00dfend auf die Schaltfl\u00e4che <strong>EM Means<\/strong> . Ziehen Sie die folgenden Variablen in das Feld mit der Bezeichnung \u201eDurchschnitte anzeigen f\u00fcr\u201c. Klicken Sie dann auf <strong>Weiter<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8978 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss6.png\" alt=\"In SPSS gesch\u00e4tzte Grenzmittelwerte\" width=\"402\" height=\"273\" 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 2: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>\u201eOK\u201c<\/strong> klicken, werden die Ergebnisse der Zwei-Wege-ANOVA angezeigt. So interpretieren Sie die Ergebnisse:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tests von Zwischensubjekteffekten<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die erste Tabelle zeigt die p-Werte f\u00fcr die Faktoren <strong>Wasser<\/strong> und <strong>Sonne<\/strong> sowie den Wechselwirkungseffekt <strong>Wasser*Sonne<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8979 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss7.png\" alt=\"\" width=\"511\" height=\"301\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die folgenden p-Werte f\u00fcr jeden der Faktoren in der Tabelle sehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wasser:<\/strong> p-Wert = 0,000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sonne:<\/strong> p-Wert = 0,000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wasser*Sonne:<\/strong> p-Wert = 0,201<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert f\u00fcr Wasser und Sonne unter 0,05 liegt, bedeutet dies, dass beide Faktoren einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Pflanzenh\u00f6he haben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und da der p-Wert f\u00fcr den Wechselwirkungseffekt (0,201) nicht weniger als 0,05 betr\u00e4gt, bedeutet dies, dass es keinen signifikanten Wechselwirkungseffekt zwischen Sonneneinstrahlung und der Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit gibt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gesch\u00e4tzte Grenzmittelwerte<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die erste Tabelle zeigt die Durchschnittswerte der Beobachtungen f\u00fcr jeden Faktor:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8980 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss8.png\" alt=\"\" width=\"401\" height=\"571\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zum Beispiel:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die durchschnittliche H\u00f6he der t\u00e4glich bew\u00e4sserten Pflanzen betrug <strong>5,893<\/strong> Zoll.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die durchschnittliche H\u00f6he der Pflanzen bei starker Sonneneinstrahlung betrug <strong>6,62<\/strong> Zoll.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die durchschnittliche H\u00f6he der t\u00e4glich bew\u00e4sserten <em>und<\/em> stark dem Sonnenlicht ausgesetzten Pflanzen betrug <strong>6,32<\/strong> Zoll.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und so weiter.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Post-hoc-Tests<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Tabelle zeigt p-Werte f\u00fcr Tukeys Post-hoc-Vergleiche zwischen den drei verschiedenen Sonnenexpositionsgraden.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8981\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss9.png\" alt=\"Tukey-Post-Hoc-Tests f\u00fcr zweifaktorielle ANOVA in SPSS\" width=\"486\" height=\"367\" 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;\">hoch vs. niedrig: | p-Wert = <strong>0,000<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">hoch vs. mittel | p-Wert = <strong>0,000<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">niedrig vs. mittel | p-Wert = <strong>0,447<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies zeigt uns, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen hoher und niedriger Sonneneinstrahlung sowie hoher und mittlerer Sonneneinstrahlung gibt, aber keinen signifikanten Unterschied zwischen niedriger und mittlerer Sonneneinstrahlung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir \u00fcber die Ergebnisse der zweifaktoriellen ANOVA berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n<blockquote data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine Zwei-Wege-ANOVA wurde durchgef\u00fchrt, um zu bestimmen, ob die Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit (t\u00e4glich oder w\u00f6chentlich) und die Sonneneinstrahlung (niedrig, mittel, hoch) einen signifikanten Einfluss auf das Pflanzenwachstum hatten. Insgesamt wurden 30 Pflanzen in der Studie verwendet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine Zwei-Wege-ANOVA ergab, dass sowohl die Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit (p &lt; 0,000) als auch die Sonneneinstrahlung (p &lt; 0,000) einen statistisch signifikanten Einfluss auf das Pflanzenwachstum hatten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pflanzen, die t\u00e4glich gegossen wurden, verzeichneten ein deutlich h\u00f6heres Wachstum als Pflanzen, die w\u00f6chentlich gegossen wurden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dar\u00fcber hinaus ergab Tukeys Test f\u00fcr mehrere Vergleiche, dass Pflanzen, die einer hohen Sonneneinstrahlung ausgesetzt waren, ein deutlich h\u00f6heres Wachstum aufwiesen als Pflanzen, die einer mittleren oder geringen Sonneneinstrahlung ausgesetzt waren. Es gab jedoch keinen signifikanten Unterschied zwischen Pflanzen, die mittlerer und geringer Sonneneinstrahlung ausgesetzt waren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gab auch keinen statistisch signifikanten Wechselwirkungseffekt zwischen Bew\u00e4sserungsh\u00e4ufigkeit und Sonneneinstrahlung.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine zweifaktorielle ANOVA wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht, die auf zwei Faktoren aufgeteilt wurden. 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