Warum Mittelwertvergleich?
Der t-Test für unverbundene bzw. unabhängige Stichproben zählt zu den am häufigsten genutzten statistischen Tests. Er überprüft, ob sich die Mittelwerte metrischer Merkmale in zwei Test- oder Teilgruppen signifikant voneinander unterscheiden.
Was sind Mittelwertvergleiche?
unabhängige Stichproben zählt zu den am häufigsten genutzten statistischen Tests. Er überprüft, ob sich die Mittelwerte metrischer Merkmale in zwei Test- oder Teilgruppen signifikant voneinander unterscheiden.
Was ist die Zuverlässigkeit der Varianzanalyse?
Die Zuverlässigkeit der Varianzanalyse hängt stark davon ab, ob Dein Datensatz die Voraussetzungen erfüllt, um dieses Verfahren anzuwenden. Deine AV sollte metrisches Skalenniveau aufweisen, also zumindest intervallskaliert sein. Die untersuchten Faktoren sollten voneinander unabhängig sein.
Was sind die Bedingungen für Varianzanalysen?
Bedingungen für alle Formen der Varianzanalysen. Deine AV sollte metrisches Skalenniveau aufweisen, also zumindest intervallskaliert sein. Die untersuchten Faktoren sollten voneinander unabhängig sein. Du könntest beispielsweise Schlafpensum anstatt Lärmpegel als zweiten Faktor in das vorhin erwähnte Modell einbeziehen.
Was ist die unabhängige Variable in unserem Beispiel?
Die abhängige Variable in unserem Beispiel ist das Einstellungsranking, das auf einer siebenstufigen Skala erfasst wurde. Für unsere Berechnungen sehen wir diese Skala als intervallskaliert mit gleichen Abständen zwischen den einzelnen Stufen an. Die unabhängige Variable, der Name der Gummibärchensorte, weist ein nominales Skalenniveau auf.
Was sind die Ausprägungen einer unabhängigen Variable?
Entsprechend werden die Ausprägungen der unabhängigen Variable „Faktorstufen“ genannt, wobei auch der Begriff der „Treatments“ gebräuchlich ist. Als „einfaktoriell“ wird eine Varianzanalyse bezeichnet, wenn sie lediglich einen Faktor, also eine Gruppierungsvariable, verwendet.