Anova Test

Um die einfaktorielle ANOVA durchzuführen wählen wir im Menü Analysieren -> Mittelwerte vergleichen -> One Way ANOVA

Der Faktor, den wir im unteren Feld einfügen, ist unsere unabhängige Variable. Ins obere Feld fügen wir unsere abhängigen Variablen ein. Für jede abhängige Variable wird ein eigener ANOVA ausgeführt. Merkt euch bitte die Optionsfelder zur Überschrift Statistiken vor, darauf gehen wir gleich noch ein.

Hier in der Tabelle sehen wir die Ergebnisse des ANOVA. Wir schauen für die abhängige Variable PktGesamtAntworten in die Spalte Zwischen Gruppen. Dort betrachten wir den Signifikanzert genauer, abekürzt als Sig. Der Signifikanzwert liegt unter 0,05. Somit haben wir mindestens signifikante Ergebnisse. Er liegt nicht unter 0,01 somit ist das Ergebnis nicht als hoch signifikant einzustufen. Für die weiteren abhängigen Variablen finden wir hoch und höchst signifikante Zusammenhänge.

Voraussetzungen der einfaktoriellen ANOVA
Achtung, wir können uns noch nicht über das Ergebnis freuen, denn wir haben einen Fehler gemacht. Wir haben den Test angewandt, ohne eine bestimmte Voraussetzung zu prüfen. Die ANOVA darf nur ausgeführt werden, wenn die Varianzen zwischen den Gruppen sich nicht zu stark unterscheiden. Um das herauszufinden brauchen wir einen Homogenitätstest. Diesen können wir dadurch erhalten, indem wir im Dialogfenster zur ANOVA das Häckchen bei Homogenität setzen. Das Optionsfeld steht unten, unter der Überschrift Statistiken.

Hier sehen wir nun den Test mit Homogenitätsprüfung. Wir können die ANOVA nur in zwei von drei Fällen einsetzen. Die Werte der ersten beiden abhängigen Variablen sind nicht signifikant, da sie über dem Wert 0,05 liegen. Das bedeutet, die Varianzen sind homogen zwischen den Gruppen und die Voraussetzung für die ANOVA sind erfüllt. Im Fall der abhängigen Variable Zeit_Medienansicht erhalten wir ein höchst signifikantes Ergebnis, wir können auf keinen Fall von einer Varianzhomogenität ausgehen.

Hinweis - Verfälschung durch unerwünschte Daten
Im Fall der abhängigen Variable Zeit_Medienansicht dürfen wir keine ANOVA durchführen. Das Ergebnis, welches wir hier sehen, ist jedoch verfälscht und zeigt nach Korrektur einen zulässigen Wert.

Das Problem ist, dass die Kontrollgruppe zusammen mit den Daten von anderen Medientypen in PSPP eingetragen ist. Die Kontrollgruppe besitzt z. B. in der Realität keine Zeit der Medienansicht, weil kein Medienprodukt angesehen wurde. Unnötigerweise wurde die Medienzeit bei der Kontrollgruppe mit 0 angegeben. Durch die Löschung der Werte - es bleiben Punkte zurück - löst sich das Problem, da die Datensätze nicht in den Test einbezogen werden.

Sind wir nun fertig mit der Statistik? Nein! Die ANOVA sagt uns nur, dass ein Unterschied vorliegt. Wo genau wir den finden, müssen wir mit einem zusätzlichen Posthoc-Test klären. Dazu mehr im nächsten Artikel.

Nächster Artikel: Posthoc-Tests.

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