Übersicht über Allgemeines lineares Modell anpassen

Verwenden Sie Allgemeines lineares Modell anpassen, um Modelle der kleinsten Quadrate anzupassen, wenn Sie über eine stetige Antwortvariable, kategoriale Faktoren und optional Kovariaten verfügen. Sie können Wechselwirkungsterme, Polynomialterme, gekreuzte und geschachtelte Faktoren sowie feste Faktoren und Zufallsfaktoren einbinden.

Ein Techniker bei einem Glashersteller möchte beispielsweise testen, welchen Effekt der Glastyp auf die Lichtausbeute eines Oszilloskops hat. Die Temperatur, eine Kovariate, beeinflusst die Lichtausbeute möglicherweise ebenfalls. Der Techniker verwendet ein allgemeines lineares Modell, um zu ermitteln, ob drei Glastypen die Lichtausbeute beeinflussen, und gleichzeitig Temperaturänderungen zu berücksichtigen.

Nachdem Sie die Analyse durchgeführt haben, speichert Minitab das Modell, das Ihnen folgende Möglichkeiten bietet:
  • Sie können Gruppenmittelwerte vergleichen.
  • Sie können die Werte der Antwortvariablen für neue Beobachtungen prognostizieren.
  • Sie können die Beziehungen zwischen den Variablen grafisch darstellen.
  • Sie können Werte finden, mit denen mehrere Antwortvariablen optimiert werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über gespeicherte Modelle.

Wo finde ich diese Analyse?

Um ein allgemeines lineares Modell anzupassen, wählen Sie Statistik > Varianzanalyse (ANOVA) > Allgemeines lineares Modell > Allgemeines lineares Modell anpassen aus.

In welchen Fällen bietet sich eine andere Analyse an?

  • Für ein Modell mit Zufallsfaktoren verwenden Sie in der Regel Modell mit gemischten Effekten anpassen, damit Sie die die eingeschränkte Maximum-Likelihood (REML) als Schätzmethode verwenden können.
  • Wenn Sie überwiegend über stetige Prädiktorvariablen verfügen, können Sie mit Regressionsmodell anpassen ähnliche Modellergebnisse erhalten.
  • Wenn Sie über einen oder zwei kategoriale Faktoren verfügen und die Stufenmittelwerte für Daten, die einer Normalverteilung, Binomialverteilung oder Poisson-Verteilung folgen, mit dem Gesamtmittelwert vergleichen möchten, verwenden Sie Mittelwertanalyse.
  • Wenn Sie sowohl für die Antwortvariable als auch für die Faktoren nur über kategoriale Variablen verfügen, informieren Sie sich unter Was ist ein verallgemeinertes lineares Modell?, welcher Typ von Regressionsanalyse zu verwenden ist.
  • Wenn Sie die Gleichheit der Standardabweichungen zwischen Gruppen testen möchten, verwenden Sie Test auf gleiche Varianzen.
  • Wenn Sie über mehrere korrelierende Antwortvariablen sowie über eine gemeinsame Gruppe von Faktoren verfügen, verwenden Sie Allgemeine MANOVA, womit Sie eine größere Trennschärfe erreichen und multivariate Antwortmuster erkennen können.
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