Zweifaktorielle Varianzanalyse (ANOVA) ohne Messwiederholung
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- čas přidán 7. 09. 2024
- In diesem Video geht es um die zweifaktorielle Varianzanalyse ohne Messwiederholung (ANOVA).
Wir besprechen, wofür du die zweifaktorielle Varianzanalyse brauchst und was der Unterschied zwischen einfaktoriell und zweifaktoriell ist.
Dann gehen wir die Hypothesen und die Voraussetzungen durch. Anschließend zeige ich dir wie du die zweifaktorielle Varianzanalyse online mit DATAtab berechnen kannst, wie du die Ergebnisse interpretierst und was die Interaktionseffekte sind. Zum Schluss gehen wir dann noch auf die Formeln ein, damit du besser verstehst, was bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse passiert.
Unser Buch:
datatab.de/sta...
ANOVA online Rechner:
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Tutorial:
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Sehr gut erklärt! Danke!!
Danke : )
DANKE! Endlich mal eine gute Erklärung, aber eins ist mir noch unklar: Was genau sagt mir der F-Wert in dem Fall aus?
Sorry für die späte Antwort! Der F Wert ist "einfach" die Test Statistik. Genause wie beim t-Test der t-Wert und beim CHi2-Test der chi2 Wert die betrachtete Test Statistik ist. LG Mathias
Besten Dank für dieses didaktisch super gemachte Video. Eine kurze Nachfrage: Sind für "QSA" und "QSB" die Parameter für "Gruppenanzahl für die Faktoren" versehentlich vertauscht worden? Bei "QSA" wird mit "q" (Anzahl der Gruppen in Faktor B) und bei "QSB" mit "p" (Anzahl der Gruppen in Faktor A) gerechnet. Bei der Folie auf eurer Webseite findet sich das ebenfalls so. In der Rechnung macht es keinen Unterschied, da beide Faktoren 2 Ausprägungen aufweisen, aber es wären ja auch zwei Faktoren mit unterschiedlich vielen Ausprägungen denkbar.
Welche statistischen Verfahren bildet ihr denn alle in eurem Buch ab?
Hi, danke für deine Frage! Es gibt eine kostenlose Leseprobe mit dem Inhaltsverzeichnis, werfe dort gerne mal einen Blick rein! LG Mathias datatab.de/statistik-buch
Was ist der unterschied zwischen bedingten und unbedingen Haupteffekten
Hallo, danke für das Video!
Bei dem letzten Diagramm zur Interaktion verstehe ich nicht ganz, wieso es heißt bei Männern ein höherer Wert für nicht studiert und bei Frauen ein höher Wert für studiert. Es wäre für mich anders herum logischer, dass Frauen einen hören Wert haben, wenn sich nichts studiert haben und umgekehrt. Lieg ich falsch ? Ich würde mich sehr freuen, wenn sich jemand Zeit nimmt und nochmal drüber schaut :)
LG
Oh ja, du hast vollkommen recht!!! Das ist falschherum! Danke für das Feedback! LG Mathias
Danke für die Rückmeldung! LG@@datatab_de
09:19 sagt ihr die Werte seien alle signifikant, wie kann das sein wenn eins davon 0,324 ist also das sollte doch nicht signifikant sein oder
Hallo Danke für dein Feedback! Wir sagen genau das Gegenteil! Alle Werte sind größer als 0,05 und damit hat keine der Variablen einen signifikanten Einfluss! Bitte noch einmal reinhören! LG Mathais