Varianzkomponenten für Stabilitätsuntersuchung

Hier finden Sie Definitionen und Anleitungen zur Interpretation für die Varianzkomponenten.

Varianzkomponenten

Mit Hilfe von Varianzkomponenten wird das Ausmaß der Streuung in der Antwortvariablen aufgrund von Zufallsfaktoren ermittelt.

Interpretation

Werten Sie hiermit aus, welcher Teil der Streuung in der Untersuchung auf die einzelnen Zufallsterme zurückgeführt werden kann. Höhere Werte weisen darauf hin, dass der Term mehr Streuung zur Antwortvariablen beiträgt. Die Charge weist z. B. eine Varianzkomponente von 0,527403 auf erklärt 72,91 % der Streuung im Modell.

Varianzkomponenten % von Quelle Var Gesamt SE Var z-Wert p-Wert Charge 0,527409 72,91% 0,303853 1,735739 0,041 Monat*Charge 0,000174 0,02% 0,000142 1,224102 0,110 Fehler 0,195739 27,06% 0,036752 5,325932 0,000 Gesamt 0,723322

SE Var

Der Standardfehler der Varianzkomponente ist ein Schätzwert der Unsicherheit, die daraus resultiert, dass die Varianzkomponente auf der Grundlage von Stichprobendaten geschätzt wird.

Interpretation

Verwenden Sie den Standardfehler der Varianzkomponente, um zu bestimmen, wie genau der Schätzwert der Varianzkomponente ist. Je kleiner der Standardfehler, desto genauer ist der Schätzwert. Durch Dividieren der Varianzkomponente durch ihren Standardfehler wird ein z-Wert berechnet. Wenn der p-Wert für diese z-Statistik kleiner als das Signifikanzniveau (als Alpha oder α bezeichnet) ist, können Sie schlussfolgern, dass die Varianzkomponente größer als null ist.

Konfidenzintervall für Varianzkomponente (95%-KI)

Konfidenzintervalle (KIs) sind Bereiche von Werten, die wahrscheinlich den tatsächlichen Wert der Varianzkomponente enthalten.

Da die Stichproben zufällig sind, ist es unwahrscheinlich, dass zwei Stichproben aus einer Grundgesamtheit identische Konfidenzintervalle ergeben. Wenn Sie jedoch viele Zufallsstichproben ziehen, enthält ein gewisser Prozentsatz der resultierenden Konfidenzintervalle den unbekannten Parameter der Grundgesamtheit. Der Prozentsatz dieser Konfidenzintervalle, die den Parameter enthalten, stellt das Konfidenzniveau des Intervalls dar.

Das Konfidenzintervall setzt sich aus den folgenden zwei Teilen zusammen:
Punktschätzung
Mit diesem einzelnen Wert wird der Parameter der Grundgesamtheit unter Verwendung der Stichprobendaten geschätzt. Das Konfidenzintervall wird um die Punktschätzung zentriert.
Fehlerspanne
Die Fehlerspanne definiert die Breite des Konfidenzintervalls, und sie wird durch die beobachtete Streuung in der Stichprobe, den Stichprobenumfang und das Konfidenzniveau bestimmt. Zum Berechnen der Obergrenze des Konfidenzintervalls wird die Fehlerspanne zur Punktschätzung addiert. Zum Berechnen der Untergrenze des Konfidenzintervalls wird die Fehlerspanne von der Punktschätzung subtrahiert.

Interpretation

Bei einem Konfidenzniveau von 95 % können Sie zu 95 % sicher sein, dass das Konfidenzintervall den tatsächlichen Wert der Varianzkomponente für den entsprechenden Zufallsterm enthält. Anhand des Konfidenzintervalls können Sie die praktische Signifikanz Ihrer Ergebnisse beurteilen. Bestimmen Sie anhand Ihrer Fachkenntnisse, ob das Konfidenzintervall Werte umfasst, die in der jeweiligen Situation von praktischer Signifikanz sind. Wenn das Intervall zu breit und damit nicht hilfreich ist, erwägen Sie, den Stichprobenumfang zu vergrößern.

z-Wert

Beim z-Wert handelt es sich um eine Teststatistik, mit der das Verhältnis zwischen der geschätzten Varianzkomponente und dem zugehörigen Standardfehler gemessen wird.

Interpretation

Minitab berechnet anhand des z-Werts den p-Wert, mit dem geprüft wird, ob die Varianzkomponente signifikant größer als null ist.

p-Wert für Varianzkomponenten

Der p-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß für die Anzeichen gegen die Annahme der Nullhypothese. Geringere Wahrscheinlichkeiten liefern stärkere Anzeichen dafür, dass die Nullhypothese nicht zutrifft.

Interpretation

Um zu bestimmen, ob die Varianzkomponente größer als 0 ist, vergleichen Sie den p-Wert für die Varianzkomponente mit dem Signifikanzniveau. Die Nullhypothese besagt, dass die Varianzkomponente 0 ist, was darauf hinweist, dass der Term nicht zu einer höheren Streuung bei der Haltbarkeit führt.

p-Wert ≤ α: Die Assoziation ist statistisch signifikant
Wenn der p-Wert kleiner oder gleich dem Signifikanzniveau ist, können Sie schlussfolgern, dass die Varianzkomponente größer als 0 ist.
p-Wert > α: Die Assoziation ist statistisch nicht signifikant
Wenn der p-Wert größer als das Signifikanzniveau ist, können Sie nicht schlussfolgern, dass die Varianzkomponente größer als 0 ist.
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