Zusammenfassung
Zunächst behandelt das folgende Kapitel Tests für Normalverteilung und Varianzhomogenität. Anschließend folgt die Vorstellung von Wegen, wie sich Hypothesen über Erwartungswerte mit t-Tests (eine Stichprobe, zwei unabhängige oder zwei verbundene Stichproben) und Varianzanalysen prüfen lassen. Dies schließt die einfaktorielle Varianzanalyse ohne vs. mit Messwiederholung ebenso ein wie die mehrfaktorielle Varianzanalyse, wenn für einen oder für mehrere Faktoren Messwiederholung vorliegt. Das Kapitel schließt mit der Kovarianzanalyse.
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Notes
- 1.
Diese Variante wird auch als Brown-Forsythe-Test bezeichnet. Mit leveneTest(..., center=mean) können alternativ die Differenzen zum jeweiligen Gruppenmittelwert gewählt werden.
- 2.
Das Paket MBESS enthält ebenfalls Funktionen, um Effektstärken inkl. Vertrauensintervall zu schätzen.
- 3.
Für Einzelvergleiche in Form allgemeiner Kontraste vgl. die Funktion glht() aus dem Paket multcomp (Hothorn, Bretz & Westfall; 2008) sowie ScheffeTest() aus dem Paket DescTools.
- 4.
Da keine Interaktion von Treatment-Variable und Kovariate berücksichtigt wird, sind die Quadratsummen vom Typ II und III hier identisch.
- 5.
Die absolute Höhe der Gruppe der y-Achsenabschnitte lässt sich aus den Daten nicht unabhängig schätzen, während ihre Abstände untereinander eindeutig bestimmt sind.
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Wollschläger, D. (2016). t-Tests und Varianzanalysen. In: R kompakt. Springer-Lehrbuch. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49102-7_7
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-49102-7_7
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