Varianzanalyse | ANOVA verstehen und berechnen
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- čas přidán 5. 04. 2021
- Die Varianzanalyse, auch als ANOVA (engl. Analysis of Variance) bezeichnet, überprüft, ob statistisch signifikante Unterschiede zwischen mehr als zwei Gruppen vorliegen. Hierfür werden die Mittelwerte und Varianzen der jeweiligen Gruppen miteinander verglichen. Im Gegensatz zum t-Test, mit dem zwei Gruppen verglichen werden, werden mit der Varianzanalyse mehr als zwei Gruppen miteinander verglichen.
Es gibt verschiedene Arten der Varianzanalyse, die gängigsten sind die einfaktorielle und zweifaktorielle Varianzanalyse die jeweils entweder mit oder ohne Messwiederholung berechnet werden können:
1) Einfaktorielle Varianzanalyse
2) Zweifaktorielle Varianzanalyse
3) Einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
4) Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
Mehr Informationen über die Varianzanalyse gibt es hier:
datatab.de/tutorial/varianzan...
Hier geht es zu unserem Buch:
datatab.de/statistik-buch
Und hier kannst du die ANOVA online berechnen:
datatab.de/statistik-rechner/...
Varianzanalyse per Hand berechnen:
• Varianzanalyse - Forme...
Für alle die Statistik einfach verstehen möchten, unser Buch ist draußen: datatab.de/statistik-buch 🙂
es ist so krass, was für Content es auf CZcams gibt. Danke dafür!
Vielen vielen Dank : ) LG Mathias
Habe schon zahlreiche Deiner Videos geschaut und muss jetzt mal danke sagen! So verständlich und übersichtlich erklärt, wirklich eine große Unterstützung beim Lernen in allen möglichen Gebieten der Statistik! Danke dafür und weiter so!
Vielen Dank für dein nettes Feedback!!!! LG Mathias
Ihr seid meine Rettung! Ich sage mit ganzem Herzen DANKE für eure Erklärvideos! Abo & Like bekommt ihr definitiv!
2:55 "... noch ein Beispiel aus dem Marketing: Ich als Gründer von DATAtab..." sehr gut haha. Vielen Dank für die vielen Videos, sie sind immer sehr verständlich erklärt und mit grafiken untermalt. Perfekt zur Ergänzung für die Uni!
Vielen Dank für dein nettes Feedback : ) LG Mathias
deine videos retten mich so, danke wirklich alle sehr stark!
Super erklärt! Vielen Dank
Danke für das positive Feedback! LG Mathias
Tolles Video! Danke 🙌🏻
Danke : )
Richtig gutes Video, danke!
Danke : )
Super erklärt, danke.
Danke für dein nettes Feedback : ) LG Mathias
Ich bitte um Hilfe bei der Beantwortung dieser Frage. Danke
Im Rahmen einer einfachen Varianzanalyse wird die Nullhypothese der Gleichheit der Gruppenmittelwerte eher abgelehnt, wenn die Variabilität der Messwerte innerhalb der Gruppen groß ist.
Richtig oder Falsch
Super Video! Dennoch habe ich eine Frage:
Warum kann man bei einer einfaktoriellen ANOVA mit abhängigen Stichproben (within-Subject-Design) die Fehlervariation nicht mehr aus der Quadratsumme innerhalb bestimmen?
Hallo Nadja, danke für dein Feedback! Das kann ich dir ohne nach zu schauen leider auch nicht beantworten. Sorry müsste auch erstmal googlen : )
Ein wirklich interessantes Video, insbesondere die Tatsache, dass die Idee hinter der Methode hier auf den Kern reduziert ist. Soweit ich es sehen kann fehlt auf der Slide der Formelzusammenfassung noch eine Definition für die Variablen df_zw und df_in, oder übersehe ich etwas? Und in QS_in fehlt vermutlich noch ein Quadrat :)
Vielen Dank!
Vielen Dank für dein sehr Hilfreiches Feedback!!!! Ich gehe es nochmal durch! Danke daher nochmal und LG Mathias
Im Beispiel "Wahl einer spezifischen Software" wird im Video das Alter der betrachteten Personen als abhängige Variable behandelt. Stellt im vorgestellten Beispiel das Alter nicht eigentlich umgekehrt die unabhängige Variable dar, die letztlich - so verstehe ich die Modellierung - altersabhängig die Wahl einer bestimmten Statistiksoftware bedingt?
genau das habe ich mir auch gedacht!! Wir nehmen ja an, dass das Alter einen Einfluss darauf hat, welches Statistikprogramm verwendet wird, also müssten wir Alter als UV annehmen...
Ich glaube bei der Formel für "Quadratsumme zwischen Gruppen" ( 09:48 ) fehlt das ni vor jeder Klammer. Es kommt nur einmal 8*(...) vor, wobei es 8*(...) + 8*(...) + 8*(...) sein müsste. Oder nicht?
Ja genau!!! Vielen dank! LG Mathias
Hallo, ich möchte ein Experiment mit einem Sonderfall durchführen.
Und zwar habe ich zwei Stufen der unabhängigen Variable (kongruente oder inkongruente Kommunikation), einen Moderator (kategorial) und drei abhängige Variablen (metrisch).
Eigentlich möchte ich eine MANCOVA durchführen, habe aber folgendes Problem: der Moderator wirkt nur auf einen Zustand der unabhängigen Variablen. Es handelt sich um einen die Inkongruenz auflösenden Hinweis, der logisch betrachtet nicht in der kongruenten Gruppe sein kann, weil es hier nichts aufzulösen gibt.
Daher ergeben sich trotz Moderator nur drei Gruppen (statt 2x2).
Kann ich das irgendwie per MANCOVA analysieren, oder müsste ich ein anderes Verfahren verwenden?
Hallo, vielen Dank für deine Frage. Leider kann ich dir hierauf auf die schnelle keine seriöse Antwort geben. Ich kann dir aber die Statistik Akademie empfehlen: www.digistore24.com/redir/250791/MathiasJesussek/CAMPAIGNKEY
@@datatab Vielen Dank für den Link :)