Voraussetzungen der Varianzanalyse (ANOVA)

Die ANOVA (ANalysis Of VAriance – Varianzanalyse) untersucht den Effekt eines oder mehrerer Faktoren (Inner-Subjekt- oder Zwischen-Subjekt-Faktoren) und Interaktionen auf eine abhängige Variable. Die abhängige Variable hat dabei metrisches Skalenniveau.

Die ANOVA setzt einige Bedingungen an die Verteilung der Daten voraus, die ich Dir in diesem Beitrag zusammen stellen werde. Je nach Art der Faktoren ist die Prüfung von verschiedenen Voraussetzungen notwendig. Weiterlesen

Die ANCOVA oder Kovarianzanalyse – Verwendung und Voraussetzungen

Die ANCOVA oder auch Kovarianzanalyse ist eine statistische Methode, bei der ähnlich wie bei der ANOVA oder Varianzanalyse eine metrische abhängige Variable auf Unterschied zwischen Gruppen untersucht wird. Im Gegensatz zur ANOVA wird in der ANCOVA aber ein zusätzlicher metrischer Faktor – auch genannt Kovariate – mit ins Modell aufgenommen.

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Die ANCOVA oder Kovarianzanalyse ist demnach eine Erweiterung der ANOVA um eine metrische Kovariate. Weiterlesen

Effektstärke

Effektstärkemaße gewinnen immer mehr an Bedeutung in statistischen Analysen. Und das ist auch gut so, denn sie sind sehr wichtig zur Interpretation deiner Ergebnisse.

Wozu Effektstärkemaße?

Maße für die Effektstärke geben dir die Größe und die Richtung eines Unterschieds bzw. eines Zusammenhangs an. Damit sind sie essentiell zur Interpretation der Ergebnisse einer statistischen Analyse.

Meist werden standardisierte Effektstärkemaße verwendet, die unabhängig von der Maßeinheit der Skala interpretiert werden. Weiterlesen

Pretest-Posttest-Pläne (Solomon-Pläne)

Beim Vergleich zweier unabhängiger Stichproben sind oftmals Pretest-Posttest-Pläne, auch Solomonpläne genannt, sinnvoll. Das Design eines Pretest-Posttest-Plans schaut häufig folgendermaßen aus:

Der von Solomon entwickelte Versuchsplan ist eine Kombination zweier Kontrollgruppen-Versuchspläne, einmal mit und einmal ohne Vortest. Schematisch lässt sich dieser Versuchsplan wie folgt darstellen. Weiterlesen