Einfaktorielle ANOVA

Für diese Funktion ist die Option "Statistics Base" erforderlich.

Die Prozedur "Einfaktorielle ANOVA" führt eine einfaktorielle Varianzanalyse für eine quantitative abhängige Variable mit einer einzelnen (unabhängigen) Faktorvariablen durch und schätzt die Effektgröße bei der einfaktoriellen ANOVA. Mit der Varianzanalyse wird die Hypothese überprüft, dass mehrere Mittelwerte gleich sind. Dieses Verfahren ist eine Erweiterung des t-Tests bei zwei Stichproben.

Sie können zusätzlich zur Feststellung, dass Differenzen zwischen Mittelwerten vorhanden sind, auch bestimmen, welche Mittelwerte abweichen. Für den Vergleich von Mittelwerten gibt es zwei Arten von Tests: A-priori-Kontraste und Post-hoc-Tests. Kontraste sind Tests, die vor der Ausführung des Experiments eingerichtet werden, Post-hoc-Tests werden nach dem Experiment ausgeführt. Sie können auch auf Trends für mehrere Kategorien testen.

Beispiel
Paniertes Fleisch absorbiert beim Frittieren unterschiedliche Mengen an Fett. Ein Experiment wird mit den folgenden drei Fettsorten durchgeführt: Distelöl, Maiskeimöl und Schmalz. Distelöl und Maiskeimöl sind ungesättigte Fette, Schmalz ist ein gesättigtes Fett. Sie können bestimmen, ob die Menge des absorbierten Fetts von der Fettsorte abhängt. Gleichzeitig können Sie einen A-priori-Kontrast einrichten, um zu ermitteln, ob sich die absorbierte Fettmenge bei gesättigten und ungesättigten Fetten unterscheidet.
Statistik
Für jede Gruppe: Anzahl der Fälle, Mittelwert, Standardabweichung, Standardfehler des Mittelwerts, Minimum, Maximum, 95-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert und die Schätzung der Effektgröße für eine einfaktorielle ANOVA. Levene-Tests auf Homogenität der Varianzen, Varianzanalysetabellen und zuverlässige Tests auf Gleichheit der Mittelwerte für jede abhängige Variable, benutzerspezifische A-priori-Kontraste, Post-hoc-Spannweitentests und Mehrfachvergleiche: Bonferroni, Sidak, Tukey-HSD-Test, GT2 nach Hochberg, Gabriel, F-Test nach Dunnett, Ryan-Einot-Gabriel-Welsch (F nach R-E-G-W), Spannweitentest nach Ryan-Einot-Gabriel-Welsch (Q nach R-E-G-W), Tamhane-T2, Dunnett-T3, Games-Howell, Dunnett-C, multipler Spannweitentest nach Duncan, Student-Newman-Keuls (S-N-K), Tukey-B, Waller-Duncan, Scheffé und geringste signifikante Differenz.

Erläuterung der Daten

Daten
Die abhängige Variable muss quantitativ sein (Messung auf Intervallebene).
Annahmen
Jede Gruppe bildet eine unabhängige zufällige Stichprobe aus einer normalverteilten Grundgesamtheit. Die Varianzanalyse ist unempfindlich gegenüber Abweichungen von der Normalverteilung. Die Daten müssen jedoch symmetrisch verteilt sein. Die Gruppen müssen aus Grundgesamtheiten mit gleichen Varianzen stammen. Sie überprüfen diese Annahme mithilfe des Levene-Tests auf Homogenität der Varianzen.

Abrufen einer einfaktoriellen Varianzanalyse

Für diese Funktion ist die Option "Statistics Base" erforderlich.

  1. Wählen Sie in den Menüs Folgendes aus:

    Analysieren > Mittelwerte vergleichen > Einfaktorielle ANOVA ...

    Hinweis: Die rot markierten Felder sind Pflichtfelder. Die Schaltflächen „Einfügen“ und „OK“ werden aktiviert, nachdem Sie gültige Werte in alle erforderlichen Felder eingegeben haben.
  2. Wählen Sie eine oder mehrere abhängige Variablen aus.
  3. Wählen Sie eine unabhängige Faktorvariable aus.

Die folgenden Optionen sind verfügbar:

  • Wählen Sie Effektgröße für Gesamttests schätzen aus, um die Berechnung der Effektgröße für den Gesamttest zu steuern. Bei Auswahl dieser Option wird in der Ausgabe die Tabelle “ANOVA-Effektgrößen” angezeigt.
  • Klicken Sie auf Kontraste, um die Quadratsummen zwischen den Gruppen in Trendkomponenten zu partitionieren oder A-priori-Kontraste anzugeben.
  • Klicken Sie auf Post Hoc, um Post-hoc-Bereichstests und paarweise Mehrfachvergleiche zu verwenden, um festzustellen, welche Mittel sich unterscheiden.
  • Klicken Sie auf Optionen, um die Behandlung fehlender Daten und das Niveau des Konfidenzintervalls festzulegen.
  • Klicken Sie auf Bootstrap, um robuste Schätzungen von Standardfehlern und Konfidenzintervallen für Schätzungen wie Mittelwert, Median, Anteil, Odds-Verhältnis, Korrelationskoeffizient oder Regressionskoeffizient abzuleiten.

Mit dieser Prozedur wird ONEWAY -Befehlssyntax eingefügt.