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Wie greift man bei unabhängigen Variablen auf die Varianzanalyse?
In der Praxis greift man in der Regel bei mehreren unabhängigen Variablen mit nominalen Skalenniveau auf die Varianzanalyse, handelt es sich bei den unabhängigen Variablen hingegen um metrisch skalierte Variablen, dann ist die Regressionsanalyse die richtige Wahl.
Wie groß ist der lineare Zusammenhang zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen?
Je größer der lineare Zusammenhang zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variable ist, desto genauer ist die Vorhersage. Dies bedeutet ebenfalls, dass ein umso größerer Anteil der Varianz der abhängigen Variable durch die unabhängige Variable erklärt werden kann.
Wie kann der Zusammenhang zwischen den Variablen dargestellt werden?
Visuell kann der Zusammenhang zwischen den Variablen in einem Streudiagramm dargestellt werden. Je größer der lineare Zusammenhang zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variable ist, desto stärker liegen die Datenpunkte auf einer Geraden.
Was ist eine einfache Varianzanalyse?
Bei der einfachen Varianzanalyse, bzw. auch einfaktoriellen Varianzanalyse genannt, wird über den Vergleich von Varianzen Rückschluss auf Mittelwertunterschiede ermöglicht. Sie vergleicht die Varianz innerhalb der Gruppe mit der Abweichung zwischen den Gruppen.
Wie spricht man von einer multiplen Variablenanalyse?
Bei einer unabhängigen Variablen und mehreren abhängigen Variablen spricht man hingegen von einer multiplen Varianzanalyse (MANOVA).
Wie kann man den Effekt einer oder mehrerer nominal skalierten Variablen messen?
Man kann damit also den Effekt einer oder mehrerer nominal skalierter Variable (sogenannte unabhängige Variablen – UV) auf eine oder mehrere metrisch/ quasi metrisch skalierte abhängige Variablen (sogenannte abhängige Variablen – AV) messen. Generell könnte man intuitiv dies auch mit mehreren paarweisen Mittelwertdifferenztests versuchen.