Einfaktorielle ANOVA

Vergleichen Sie die Mittelwerte von drei oder mehr unabhängigen Gruppen, um die statistische Signifikanz zu ermitteln.

Group Data

ANOVA Ratio

F = MS_between / MS_within

Comparing variance accounted for by group effects versus random noise within samples.

Varianzanalyse

F-Statistik2.3575DF: 2, 27

Source	DF	SS	MS
Between Groups	2	192.20	96.10
Within Groups	27	1100.60	40.76
Total	29	1292.80	-

Control

83.4

Mean (n=10)

Var A

89.3

Mean (n=10)

Var B

84.7

Mean (n=10)

Use the F-value and Degrees of Freedom to find your p-value in a distribution table.

Overview

Mithilfe der Varianzanalyse (ANOVA) wird ermittelt, ob es statistisch signifikante Unterschiede zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabhängigen (nicht verwandten) Gruppen gibt. Es unterteilt die Gesamtvarianz der Daten in Variation zwischen Gruppen und Variation innerhalb von Gruppen.

💡

Pro Tips

ANOVA geht davon aus, dass Ihre Daten normalverteilt sind und die Gruppenvarianzen ungefähr gleich sind (Homoskedastizität).
Eine hohe F-Statistik deutet darauf hin, dass die Unterschiede zwischen den Gruppenmittelwerten größer sind, als man durch Zufall erwarten würde.
ANOVA sagt Ihnen, *dass* ein Unterschied besteht, aber nicht, *welche* spezifischen Gruppen sich unterscheiden. Verwenden Sie dazu einen „Post-hoc“-Test.

Fun Facts

"Sir Ronald Fisher entwickelte ANOVA in den 1920er Jahren, als er an landwirtschaftlichen Experimenten mit Düngemitteln und Ernteerträgen arbeitete."
"Das „F“ in der F-Statistik steht für Fisher, zu Ehren des Erfinders der Methode."
"Wenn Sie nur zwei Gruppen haben, ist eine ANOVA mathematisch identisch mit einem T-Test bei zwei Stichproben."

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Bereinigtes R-Quadrat

Bewerten Sie die Modellanpassung unter Berücksichtigung der Anzahl der Prädiktoren.

Source

Between Groups

192.20

96.10

Within Groups

1100.60

40.76

Total

1292.80