{"id":851,"date":"2023-07-28T13:09:22","date_gmt":"2023-07-28T13:09:22","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-python\/"},"modified":"2023-07-28T13:09:22","modified_gmt":"2023-07-28T13:09:22","slug":"einweg-anova-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine einfaktorielle anova in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Mithilfe einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einfaktoriellen ANOVA<\/a> (\u201eVarianzanalyse\u201c) wird ermittelt, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine einfaktorielle ANOVA in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Einfaktorielle ANOVA in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein Forscher rekrutiert 30 Studierende f\u00fcr die Teilnahme an einer Studie. Den Studierenden wird <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zufallsauswahl-vs.-zufallszuweisung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">nach dem Zufallsprinzip zugewiesen<\/a> , dass sie in den n\u00e4chsten drei Wochen eine von drei Lerntechniken anwenden, um sich auf eine Pr\u00fcfung vorzubereiten. Am Ende der drei Wochen absolvieren alle Sch\u00fcler den gleichen Test.<\/span><\/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: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zun\u00e4chst tragen wir die Pr\u00fcfungsergebnisse f\u00fcr jede Gruppe in drei separate Tabellen ein:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#enter exam scores for each group<\/span>\ngroup1 = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]\ngroup2 = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]\ngroup3 = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]\n<\/strong><\/pre>\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;\">Als n\u00e4chstes verwenden wir die <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.f_oneway.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion f_oneway()<\/a> aus der SciPy-Bibliothek, um die einfaktorielle ANOVA durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> f_oneway\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform one-way ANOVA<\/span>\nf_oneway(group1, group2, group3)\n\n(statistic=2.3575, pvalue=0.1138)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfaktorielle ANOVA verwendet die folgenden Null- und <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/hypothesentest-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alternativhypothesen<\/a> :<\/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>1<\/sub> (Nullhypothese):<\/strong> Mindestens ein Populationsmittelwert ist unterschiedlich <sub>&nbsp;<\/sub> ausruhen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/anova-f-wert-p-wert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">F-Test-Statistik<\/a> betr\u00e4gt <strong>2,3575<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,1138<\/strong> . Da der p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das bedeutet, dass uns nicht gen\u00fcgend Belege daf\u00fcr vorliegen, dass es einen Unterschied in den Pr\u00fcfungsergebnissen zwischen den drei Lerntechniken gibt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zu einfaktoriellen ANOVAs:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Einf\u00fchrung in die einfaktorielle ANOVA<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/einweg-danova-rechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Rechner f\u00fcr einfaktorielle ANOVA<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/so-melden-sie-anova-ergebnisse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Der vollst\u00e4ndige Leitfaden: So melden Sie ANOVA-Ergebnisse<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mithilfe einer einfaktoriellen ANOVA (\u201eVarianzanalyse\u201c) wird ermittelt, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht. 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