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- SSA:= Sum of Squared erors of All treatment, (sample) means vs. grand mean (Quadratische Abweichung der Mittelwerte vom Gesamtmittelwert der Gruppen).
- SSE:= Sum of Squared Errors of all observation vs. respective sample means (gesamte Abweichung von den Mittelwerten in den Gruppen).
- SST:= Sum of Squared errors Total for all observations vs. grand mean = SSA+SSE
Je weiter die Mittelwerte Mittelwerterte der einzelnen Faktorstufen vom Gesamtmittel Gesamtmittelwert abweichen, desto größer wird der Wert für SSA, im Vergleich zum Wert für SSRSSE. Unter Bei Gültigkeit der \(H_{0}\) sollte also der Quotient \(\frac{SSA}{SSRSSE}\) nahe bei Null liegen. Je größer SSA wird -und somit auch je größer der Quotient wird\(\frac{SSA}{SSE}\)- desto unwahrscheinlicher ist die Gültigkeit von der \(H_{0}\). Bei zu großen Werten von F wird \(H_{0}\) zu gunsten der \(H_{1}\) verworfen.
Post-Hoc-Tests:
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