Test zur Überprüfung von Sphärizität.
Ist der Mauchly-Test nicht (!) signifikant, kann von Sphärizität ausgegangen werden.
Ist der Mauchly-Test hingegen signifikant, dann ist die Annahme der Sphärizität verletzt.
In diesem Fall sollte mit der Greenhouse-Geisser Korrektur oder mit der Hyuen-Feldt Korrektur für die mangelnde Sphärizität korrigiert werden. Dabei ist die Greenhouse-Geisser Korrektur etwas gängiger!
Die Normalverteilung der Residuen ist eine wichtige Annahme vieler statistischer Modelle, beispielsweise für die ANOVA und für die lineare Regression. Die Überprüfung erfolgt häufig visuell/grafisch mit Hilfe sogenannter QQ-Plots. Es gibt aber auch statistische Tests, z. B. den Shapiro-Wilk Test. Ist die Annahme normalverteilter Residuen verletzt, ist es häufig sinnvoll ein robustes Modell in Betracht zu ziehen.
Kein statisches Modell ist perfekt. Die Abweichung der auf Basis des Modells vorhergesagten und der tatsächlich gemessenen Werte nennt man Residuen (Fehler).
auch Between subject’s ANOVA, Form der Varianzanalyse (ANOVA), welche nur Zwischen-Subjekt Faktoren enthält. In jeder Gruppe, die sich aus den Faktorstufenkombinationen ergibt, befinden sich also andere Personen.
Mit anderen Worten: Es geht immer nur um Gruppenvergleiche, es liegt somit für keinen der Faktoren eine Messwiederholung vor.
Möchtest du mehr über die Zwischensubjekt ANOVA erfahren, kannst du hier in unserem Blog weiterlesen oder in unseren Onlinekurs reinschnuppern:
Das Zwischensubjektdesign ist der Ausdruck für statistisches Design bei dem verschiedene Studiengruppen miteinander verglichen werden, die jeweils unterschiedliche Personen enthalten.
Ein Beispiel wäre z.B. der Vergleich einer Gruppe A die Paracematol bei Kopfschmerzen erhält mit einer Gruppe B, die Ibuprofen bekommt. Jede Person erhält also entweder Paracetamol ODER Ibuprofen. Sie gehört also entweder Gruppe A ODER B an. Die Wirkung beider Therapien könnte dann anhand der mittleren Kopfschmerzstärken beider Gruppen mit Hilfe einer Visuellen Analogskala (VAS) verglichen werden.
Anwendung findet dieses statistische Design zum Beispiel im Rahmen des unabhängigen T-Tests oder der univariaten ANOVA, also bei dem statischen Vergleichs von zwei oder mehr Gruppen (siehe auch faktorielle ANOVA).
SYNONYME: Ungepaart (er T-test), Between-Subject-Design
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