Zweifaktorielle ANOVA in R rechnen und interpretieren - Daten analysieren in R (94)

// Zweifaktorielle ANOVA in R rechnen und interpretieren //

Eine ANOVA vergleicht den Mittelwert zwischen mehr als zwei Gruppen und prüft auf signifikante Unterschiede. Bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse gibt es zwei Faktoren (unabhängige Variablen), die einen Einfluss auf eine abhängige Variable haben. Sind sie nicht unabhängig, kann zusätzlich ein Interaktionseffekt dieser modelliert werden.

Beispiel in diesem Video:
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Die abhängige Variable ist Pflanzenwachstum. Die erste unabhängige Variable (erster Faktor) ist der Einsatz eines Düngers. Die zweite unabhängige Variable (zweiter Faktor) ist die Umgebungstemperatur.

Es soll geprüft werden, ob entweder Temperatur oder Düngereinsatz einen Einfluss auf das Pflanzenwachstum haben. Denkbar wäre zudem, dass eine Kombination beider Faktoren (= Interaktionseffekt) zu einem stärkeren Wachstum führt als die einzelnen. Ist eine Signifikanz, für die Einzelfaktoren oder den Interaktionseffekt gefunden, werden im Anschluss Post-Hoc-Tests gerechnet.

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Zeitstempel ⏰
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0:00 Einleitung
0:20 Beispiel für eine zweifaktorielle ANOVA (mit Interaktion)
1:13 Deskriptive Voranalyse mit dem psych-Paket
2:49 Grafische Voranalyse mit Boxplots
4:06 Voraussetzung 1 der zweifaktoriellen ANOVA - metrische abhängige Variable
4:35 Voraussetzung 2 der zweifaktoriellen ANOVA - Homogenität der Varianzen
6:03 Voraussetzung 3 der zweifaktoriellen ANOVA - Normalverteilung der Residuen
8:45 Ergebnisse der zweifaktoriellen ANOVA
10:18 Rechnen der Posthoc-Tests der zweifaktoriellen ANOVA


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