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In dem Output kann die \(H_{0}\) abgelesen werden. Es wird zur Überprüfung angezeigt welchen Test wir gewählt haben (den Kruskal-Wallis-Test bei unabhängigen Stichproben). Desweiteren wird unter "Sig." der p-Wert ausgegeben und die Testentscheidung verbalisiert. Da der p-Wert mit 0.007 kleiner ist als 5%, wird die \(H_{0}\) zu einem Signifikanzniveau von 5% verworfen. Dementsprechend, ist die Verteilung der Körpergröße nicht über die Studentengruppen hinweg identisch.
Erweiterungen
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
https://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance#ANOVA_for_multiple_factors
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