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Wann ANOVA mit messwiederholung?
Die einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung testet, ob sich die Mittelwerte mehrerer abhängiger Gruppen (oder Stichproben) unterscheiden. Die einfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung stellt eine Verallgemeinerung des t-Tests für abhängige Stichproben (oder Gruppen) für mehr als zwei Gruppen dar.
Warum ANOVA statt T Test?
Die einfaktorielle ANOVA kann als Erweiterung des t-Tests für unabhängige Stichproben gesehen werden: während wir beim t-Test nur zwei Gruppen miteinander vergleichen können, erlaubt uns die einfaktorielle ANOVA zwei oder mehr Gruppen miteinander zu vergleichen. Dies ist bei der ANOVA nicht möglich.
Was bedeutet messwiederholung?
Die Messwiederholung untersucht, ob sich die Werte unterschieden. Die Korrelation untersucht, ob diejenigen Personen, welche zum ersten Zeitpunkt hohe Werte hatten, auch zum zweiten Zeitpunkt hohe Werte haben.
Was ist die Bezeichnung „ANOVA“?
Der Begriff „ANOVA“ steht in der Statistik für „Analysis of Variance“ und ist eine andere Bezeichnung für die Varianzanalyse. Die Varianzanalyse ist ein multivariates Analyseverfahren, mit dem getestet wird, ob sich die Mittelwerte mehrerer unabhängiger Gruppen oder Stichproben signifikant voneinander unterscheiden.
Was ist die Nullhypothese?
Die Nullhypothese besagt, dass alle Mittelwerte der Grundgesamtheiten (Mittelwerte der Faktorstufen) gleich sind, während die Alternativhypothese besagt, dass sich mindestens ein Mittelwert von den anderen unterscheidet.
Was ist der p-Wert für eine Nullhypothese?
Ein kleiner p-Wert würde dazu führen, dass Sie die Nullhypothese ablehnen. Ein typischer Schwellenwert für die Ablehnung einer Nullhypothese ist 0,05. Das heißt, wenn Sie einen p-Wert von weniger als 0,05 erhalten, würden Sie die Nullhypothese zugunsten der alternativen Hypothese ablehnen, dass mindestens ein Mittelwert anders als der Rest ist.
Welche Varianten gibt es zur Ablehnung einer Nullhypothese?
Es existieren im Allgemeinen zwei Varianten zur Ablehnung einer Nullhypothese: die Berechnung des kritischen Werts und die Berechnung des p-Werts. Beide basieren auf den gleichen Grundüberlegungen und sind vom sogenannten Signifikanzniveau abhängig, unterscheiden sich aber in der Durchführung.