ANOVA (einfaktorielle Varianzanalyse) in SPSS durchführen - Daten analyisieren in SPSS (10)
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 Published On Aug 23, 2017

// ANOVA (einfaktorielle Varianzanalyse) in SPSS durchführen //

Eine einfaktorielle ANOVA vergleicht den Mittelwert zwischen Gruppen. Sie testet, ob es einen signifikanten Unterschied der abhängigen Variable zwischen Gruppen gibt (Nullhypothese: kein Unterschied). Bei einer ANOVA (z.B. in SPSS) funktioniert dies, im Gegensatz zum t-Test, auch bei mehr als zwei Gruppen, ohne dass die Wahrscheinlichkeit einen Fehler 1. Art zu begehen über das Alpha-Fehlerniveau (z.B. 5%) steigt.

Diese Wahrscheinlichkeit steigt bei "n" Tests auf 1−(0,95)^𝑛.
Bei zehn Gruppen ist die Wahrscheinlichkeit einen Fehler 1. Art zu begehen, bereits 40%, sollte man paarweise Vergleiche mittels t-Tests durchgeführten. Mit einer ANOVA umgeht man dieses Problem und zieht jene daher für Mittelwertvergleiche von mehr als zwei Gruppen vor.

Voraussetzungen für die Durchführung einer ANOVA sind wie üblicherweise bei parametrischen Tests:
🎥 normalverteilte Residuen (   • Wie teste ich Residuen auf Normalvert...  ),
🎥 Homoskedastizität (   • Heteroskedastizität grafisch erkennen...  ) und
🎥 unabhängige/unkorrelierte Residuen (   • Autokorrelation diagnostizieren - Dur...  ).


Sollten die Voraussetzungen, insbesondere einer metrisch skalierten abhängigen Variable nicht erfüllt sein, können Mann-Whitney U-Test oder Kruskal-Wallis-Test verwendet werden.

Bei der Untersuchung lediglich einer unabhängigen Variable (z.B. Medikamenteneinnahme) wird eine einfaktorielle Varianzanalyse durchgeführt.


Beispiel dieser einfaktoriellen Varianzanalyse:
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Die abhängige Variable ist der Schweregrad eines Kopfschmerzes. Die unabhängige Variable, die Reichung eines Schmerzmedikaments.
Die Experimentalgruppe I hat eine niedrige Medikamentendosis, Experimentalgruppe II einen hohe Medikamentendosis und die Kontrollgruppe bekommt kein Medikament.

Bei Fragen und Anregungen zur einfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA) in SPSS nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc


Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage:
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Zeitstempel ⏰
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0:00 Einleitung - Zweck der ANOVA
0:20 Nullhypothese der ANOVA
0:34 Beispielszenario
0:58 Warum eine ANOVA überhaupt?
1:46 Grafische Darstellung und Rechnen der einfaktoriellen ANOVA
3:18 Interpretation der Ergebnisse der einfaktoriellen ANOVA


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