Die in einer ANOVA verwendeten Annahmen<\/a> sind wie folgt:<\/span><\/p>\n Die Nullhypothese (H 0<\/sub> ): \u00b5 1<\/sub> = \u00b5 2<\/sub> = \u00b5 3<\/sub> = \u2026 = \u00b5 k<\/sub> (die Mittelwerte sind f\u00fcr jede Gruppe gleich)<\/span><\/p>\n Die Alternativhypothese: (Ha): Mindestens eines der Mittel unterscheidet sich von den anderen<\/span><\/p>\n Wenn der p-Wert<\/a> der ANOVA unter dem Signifikanzniveau liegt, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass wir \u00fcber ausreichende Beweise verf\u00fcgen, um zu sagen, dass sich mindestens einer der Gruppenmittelwerte von den anderen unterscheidet.<\/span><\/p>\n Dies sagt uns jedoch nicht, welche<\/em> Gruppen sich voneinander unterscheiden. Dies zeigt uns einfach, dass nicht alle Gruppendurchschnitte gleich sind. Um genau zu wissen, welche Gruppen sich voneinander unterscheiden, m\u00fcssen wir einen Post-hoc-Test durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Der am h\u00e4ufigsten verwendete Post-hoc-Test ist der Tukey-Kramer-Test<\/strong> , der den Mittelwert zwischen jeder paarweisen Kombination von Gruppen vergleicht.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie der Tukey-Kramer-Test in Excel durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir f\u00fchren eine einfaktorielle ANOVA f\u00fcr drei Gruppen durch: A, B und C. Die Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA sind unten dargestellt:<\/span> <\/p>\n Verwandte Themen:<\/strong> So f\u00fchren Sie eine einfaktorielle ANOVA in Excel durch<\/a><\/span><\/p>\n Der p-Wert der ANOVA-Tabelle betr\u00e4gt 0,000588<\/strong> . Da dieser p-Wert kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass die Mittelwerte zwischen den drei Gruppen nicht<\/em> gleich sind.<\/span><\/p>\n Um genau zu bestimmen, welche<\/em> Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind, k\u00f6nnen wir einen Tukey-Kramer-Post-hoc-Test mit den folgenden Schritten durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Schritt 1:<\/strong> Ermitteln Sie den absoluten Mittelwertunterschied zwischen den einzelnen Gruppen.<\/strong><\/span><\/p>\n Zun\u00e4chst ermitteln wir die absolute Mittelwertdifferenz zwischen den einzelnen Gruppen mithilfe der in der ersten Tabelle des ANOVA-Ergebnisses aufgef\u00fchrten Mittelwerte:<\/span> <\/p>\n Schritt 2: Finden Sie den kritischen Wert von Q.<\/strong><\/span><\/p>\n Als n\u00e4chstes m\u00fcssen wir den kritischen Wert von Q mithilfe der folgenden Formel ermitteln:<\/span><\/p>\n Kritischer Wert Q = Q*\u221a(s 2<\/sup> gruppiert<\/sub> \/ n.)<\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Um den Q-Wert zu ermitteln, k\u00f6nnen Sie auf die Studentized Range Q-Tabelle zur\u00fcckgreifen, die wie folgt aussieht:<\/span> <\/p>\n In unserem Beispiel ist k = die Anzahl der Gruppen, also k = 3. Die Freiheitsgrade werden wie folgt berechnet: nk = 30 \u2013 3 = 27. Da 27 in der obigen Tabelle nicht aufgef\u00fchrt ist, k\u00f6nnen wir eine konservative Sch\u00e4tzung von 24 verwenden . Basierend auf k = 3 und df = 24 finden wir, dass Q = 3,53<\/strong> .<\/span><\/p>\n Die gepoolte Varianz kann als Durchschnitt der Varianzen der Gruppen berechnet werden, der sich als 19,056<\/strong> ergibt.<\/span> <\/p>\n Schlie\u00dflich betr\u00e4gt die Stichprobengr\u00f6\u00dfe jeder Gruppe 10.<\/span><\/p>\n Somit kann unser kritischer Wert Q wie folgt berechnet werden:<\/span><\/p>\n Kritischer Wert Q = Q*\u221a(s 2<\/sup> gruppiert<\/sub> \/ n.) = 3,53*\u221a(19,056\/10) = 4,87<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Schritt 3: Bestimmen Sie, welche Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind<\/strong> .<\/span><\/p>\n Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir die absolute Mittelwertdifferenz zwischen den einzelnen Gruppen mit dem kritischen Wert Q vergleichen. Wenn die absolute Mittelwertdifferenz gr\u00f6\u00dfer als der kritische Wert Q ist, ist die Differenz zwischen den Gruppenmittelwerten statistisch signifikant:<\/span> <\/p>\n Basierend auf dem Post-hoc-Test von Tukey-Kramer haben wir Folgendes festgestellt:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine einfaktorielle ANOVA in Excel durch<\/a> Eine einfaktorielle ANOVA wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabh\u00e4ngigen Gruppen besteht. Die in einer ANOVA verwendeten Annahmen sind wie folgt: Die Nullhypothese (H 0 ): \u00b5 1 = \u00b5 2 = \u00b5 3 = \u2026 = \u00b5 k (die Mittelwerte sind f\u00fcr jede […]<\/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":"\n Beispiel: Tukey-Kramer-Test in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/h3>\n
Ein Leitfaden zur Verwendung von Post-Hoc-Tests mit ANOVA<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"