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Neben der bisher vorgestellten einfaktoriellen ANOVA und ihrem nichtparametischen Pendant, dem Kruskal-Wallis Test, gibt es noch eine Reihe an Erweiterungen. Im folgenden wird daher auf einige, häufig verwendetete Erweiterungen, kurz eingegangen.
Mehrfaktorielle ANOVA
- Test auf Mittelwertsunterschiede zwischen unabh. Gruppen, welche sich aus mehreren Faktoren bilden:
- Der Unterschied zu einfaktoriellen ANOVA besteht darin, dass mehrere Faktoren gibt
- Die Varianz der AV wird jetzt durch mehrere UV probiert zu erklären
- Die grundlegende Testidee ist die selbe wie zuvor,
- Zerlegung der Gesamtvarianz in "Varianz innerhalb der Gruppen" und "Varianz zwischen den Gruppen"
- Unterschied mehrfaktoriell: Varianz zwischen den Gruppen wird weiter aufgegliedert: in Varianz der einzelnen Faktoren und Interaktionen der Faktoren
- Dann folgt der Vergleich der Varianz zwischen den Gruppen, mit der Varianz innerhalb der Gruppen
- Die Annahmen sind die gleichen wie die der einfaktoriellen Varianzanalyse
- Auch die Post-hoc Tests können wieder angewendet werden
- Weitere Informationen zur Varianzanalyse finden Sie unter: http://www.methodenberatung.uzh.ch/datenanalyse/unterschiede/zentral/mvarianz.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance#ANOVA_for_multiple_factors
Multivariate ANOVA (MANOVA)
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