(Mehrfaktorielle) Varianzanalyse
Die Varianzanalyse – auch ANOVA genannt – wird verwendet, wenn der Effekt einer oder mehrere kategorialer unabhängiger Variablen (UVs) auf eine metrische abhängige Variable untersucht werden soll.
Wird nur eine kategoriale UV verwendet, so ist das die einfaktorielle Varianzanalyse. Werden mehrere kategoriale UVs eingesetzt, so nennt sich die Methode mehrfaktorielle Varianzanalyse, bei der auch Interaktionsterme untersucht werden.
Die ANOVA hat zudem folgende Voraussetzungen:
- Normalverteilung der metrischen Varable in jeder Kategorie und
- Varianzhomogenität bezüglich jeder UV.
Zur ANOVA allgemein und zur Umsetzung mit SPSS, R und DATAtab findest Du ausführlicheres Material in der Statistik-Akademie (siehe unten).
Auch das Thema Normalverteilung ist in der Bibliothek der Statistik-Akademie behandelt (siehe unten).
Häufig werden nach einem signifikanten ANOVA-Ergebnis noch Post-Hoc-Tests zum Paarvergleich durchgeführt. Auch zu diesem Thema findest Du ausführliche Inhalte in der Statistik-Akademie:
Mehrfaktorielle Varianzanalyse
- Methodische Infos
- Online-Seminar mit Handout als PDF
Mehrfaktorielle ANOVA mit R
- R-Skript
- Beispieldaten
- Videotutorial
Mehrfaktorielle ANOVA mit SPSS
- SPSS-Syntax
- Beispieldaten
- Videotutorial
Mehrfaktorielle ANOVA mit DATAtab
Videotutorial
Normalverteilung
- Methodische Infos
- Online-Seminar mit Handout als PDF
Normalverteilungsanalyse mit DATAtab
- Videotutorial
Post-Hoc-Tests
- Methodische Infos
- Online-Seminar mit Handout als PDF
Post-Hoc-Tests mit R
- R-Skript
- Beispieldaten
- Videotutorial
Post-Hoc-Tests mit SPSS
- SPSS-Syntax
- Beispieldaten
- Videotutorial