Beispiel für Test auf gleiche Varianzen

Ein Sicherheitsanalytiker möchte die Streuung bei Lenkkorrekturzeiten von erfahrenen und unerfahrenen Fahrern auf drei Arten von Straßen vergleichen: gepflastert, Kies und ungepflastert. Der Analytiker erfasst die Zeit in Sekunden, die jeder Fahrer benötigt, um Lenkkorrekturen auf den einzelnen Straßenarten auszuführen.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten StraßenBedingungen.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Varianzanalyse (ANOVA) > Test auf gleiche Varianzen aus.
  3. Wählen Sie Antwortdaten befinden sich für alle Faktorstufen in einer Spalte aus.
  4. Geben Sie im Feld Antwort die Spalte 'Korrekturzeit' ein.
  5. Geben Sie im Feld Faktoren die Spalten Erfahrung und Straßenart ein.
  6. Klicken Sie auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

In diesem zusammenfassenden Diagramm sind die p-Werte 0,943 und 0,830 größer als das gängige Signifikanzniveau 0,05. Keine der Differenzen zwischen den Gruppen ist statistisch signifikant, und sämtliche Vergleichsintervalle überlappen.

Test auf gleiche Varianzen: Korrekturzeit vs. Erfahrung; Straßenart

Methode Nullhypothese Alle Varianzen sind gleich. Alternativhypothese Mindestens eine Varianz weicht ab. Signifikanzniveau α = 0,05
95%-Bonferroni-KIs für Standardabweichungen Erfahrung Straßenart N StdAbw KI Anfänger Gepflastert 4 5,88784 (0,52320; 194,630) Anfänger Kies 4 4,76095 (0,89964; 74,009) Anfänger Ungepflastert 4 6,05530 (1,01104; 106,529) Fortgeschritten Gepflastert 4 3,87298 (0,31299; 140,776) Fortgeschritten Kies 4 4,16333 (0,42041; 121,108) Fortgeschritten Ungepflastert 4 5,09902 (0,45310; 168,555) Individuelles Konfidenzniveau = 99,1667%
Tests Methode Teststatistik p-Wert Mehrfachvergleiche — 0,943 Levene 0,42 0,830
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