So wirkt sich die Streuung auf die ANOVA aus

Die Datensätze in den folgenden zwei Einzelwertdiagrammen verfügen über exakt identische Mittelwerte der Faktorstufen. Daher ist die Streuung in den Daten aufgrund des Faktors in beiden Datensätzen identisch. Beim Betrachten der Diagramme könnten Sie folgern, dass die Mittelwerte in beiden Fällen unterschiedlich sind. Beachten Sie jedoch, dass die Streuung innerhalb der Faktorstufen im zweiten Datensatz viel größer als im ersten Datensatz ist.

Um die Differenzen zwischen den Mittelwerten zu beurteilen, müssen Sie diese Differenzen mit der Streubreite der Beobachtungen um die Mittelwerte vergleichen. Hierzu dient die Varianzanalyse. Bei einer Varianzanalyse ist der p-Wert für das erste Diagramm 0,000 und der für das zweite Diagramm 0,109.

Daher weist der Test bei einem Signifikanzniveau von 0,05 darauf hin, dass sich die Mittelwerte im ersten Datensatz signifikant unterscheiden. Die Differenzen in den Stichprobenmittelwerten für den zweiten Datensatz können jedoch ebenso ein Zufallsergebnis aufgrund der großen Gesamtstreuung in den Daten sein.

Diagramm mit geringer Streuung
Diagramm mit hoher Streuung
Durch Ihre Nutzung dieser Website stimmen Sie zu, dass Cookies verwendet werden. Cookies dienen zu Analysezwecken und zum Bereitstellen personalisierter Inhalte.  Lesen Sie unsere Richtlinien