{"id":856,"date":"2023-07-28T12:45:51","date_gmt":"2023-07-28T12:45:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/"},"modified":"2023-07-28T12:45:51","modified_gmt":"2023-07-28T12:45:51","slug":"ancova-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine ancova in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/vorraum\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ANCOVA<\/a> <span style=\"color: #000000;\">(\u201eKovarianzanalyse\u201c) wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht, nachdem eine oder mehrere <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/kovariate-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Kovariaten<\/a> kontrolliert wurden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man eine ANCOVA in Python durchf\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: ANCOVA in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine Lehrerin m\u00f6chte wissen, ob sich drei verschiedene Lerntechniken auf die Pr\u00fcfungsergebnisse auswirken, m\u00f6chte aber die aktuelle Note ber\u00fccksichtigen, die der Sch\u00fcler bereits in der Klasse hat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es wird eine ANCOVA unter Verwendung der folgenden Variablen durchgef\u00fchrt:<\/span><\/p>\n<ul data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Faktorvariable:<\/strong> technische Studie<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kovariate:<\/strong> aktuelle Punktzahl<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Antwortvariable:<\/strong> Pr\u00fcfungsergebnis<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Befolgen Sie die folgenden Schritte, um eine ANCOVA f\u00fcr diesen Datensatz durchzuf\u00fchren:<\/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;\">Zuerst erstellen wir einen Pandas-DataFrame zur Speicherung unserer Daten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'technique': np.repeat(['A', 'B', 'C'], 5),\n                   'current_grade': [67, 88, 75, 77, 85,\n                                     92, 69, 77, 74, 88, \n                                     96, 91, 88, 82, 80],\n                   'exam_score': [77, 89, 72, 74, 69,\n                                  78, 88, 93, 94, 90,\n                                  85, 81, 83, 88, 79]})\n<span style=\"color: #008080;\">#view data<\/span> \ndf\n\n   technical current_grade exam_score\n0 A 67 77\n1 A 88 89\n2 A 75 72\n3 A 77 74\n4 A 85 69\n5 B 92 78\n6 B 69 88\n7 B 77 93\n8 B 74 94\n9 B 88 90\n10 C 96 85\n11 C 91 81\n12 C 88 83\n13 C 82 88\n14 C 80 79\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: ANCOVA durchf\u00fchren.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir eine ANCOVA mit der <a href=\"https:\/\/pingouin-stats.org\/generated\/pingouin.ancova.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Funktion ancova()<\/a> aus der Penguin-Bibliothek durch:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\"><span style=\"color: #000000;\">pip<\/span> install <span style=\"color: #000000;\">penguin<\/span> \nfrom<\/span> penguin <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> ancova\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform ANCOVA<\/span>\nancova(data= <span style=\"color: #008000;\">df<\/span> , dv=' <span style=\"color: #008000;\">exam_score<\/span> ', covar=' <span style=\"color: #008000;\">current_grade<\/span> ', between=' <span style=\"color: #008000;\">technique<\/span> ')\n\n\n        Source SS DF F p-unc np2\n0 technical 390.575130 2 4.80997 0.03155 0.46653\n1 current_grade 4.193886 1 0.10329 0.75393 0.00930\n2 Residual 446.606114 11 NaN NaN NaN\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;\">Aus der ANCOVA-Tabelle sehen wir, dass der p-Wert (p-unc = \u201eunkorrigierter p-Wert\u201c) f\u00fcr die Studientechnik <strong>0,03155<\/strong> betr\u00e4gt. Da dieser Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen, dass jede der Lerntechniken zu derselben durchschnittlichen Pr\u00fcfungsnote f\u00fchrt, <em>selbst wenn die aktuelle Note des Sch\u00fclers in der Klasse ber\u00fccksichtigt wird<\/em> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine ANCOVA (\u201eKovarianzanalyse\u201c) wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht, nachdem eine oder mehrere Kovariaten kontrolliert wurden. In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man eine ANCOVA in Python durchf\u00fchrt. Beispiel: ANCOVA in Python Eine Lehrerin m\u00f6chte wissen, ob sich drei verschiedene Lerntechniken [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So f\u00fchren Sie eine ANCOVA in Python durch \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zur Durchf\u00fchrung einer ANCOVA in Python.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So f\u00fchren Sie eine ANCOVA in Python durch \u2013 Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zur Durchf\u00fchrung einer ANCOVA in Python.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T12:45:51+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"1 Minute\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/\",\"name\":\"So f\u00fchren Sie eine ANCOVA in Python durch \u2013 Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T12:45:51+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T12:45:51+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zur Durchf\u00fchrung einer ANCOVA in Python.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/ancova-python\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So f\u00fchren sie eine ancova in python durch\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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