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ANOVA, auch bekannt als Varianzanalyse, ist ein statistisches Instrument, das von Ronald Fisher entwickelt wurde. Sie ist auch als Fisher-Varianzanalyse bekannt und stellt eine Erweiterung des z-Tests und des t-Tests dar, die ebenfalls ein statistisches Hilfsmittel sind. ANOVA wird verwendet, um festzustellen, ob es einen statistischen Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr unabhängigen Variablen/Gruppen gibt. Analysten verwenden die ANOVA, um festzustellen, ob unabhängige Variablen einen Einfluss auf die abhängige Variable haben. Sie zerlegt eine in den Daten gefundene aggregierte Variable in zwei Teile – systematische Faktoren und zufällige Faktoren. Systematische Faktoren haben einen statistischen Einfluss auf die Daten, im Gegensatz zu zufälligen Faktoren.
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02
F = MST/MSE
F ist der ANOVA-Koeffizient
MST ist die mittlere Summe der Quadrate durch die Behandlung
MSE ist die mittlere Summe der Quadrate aufgrund des Fehlers
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Sie können ANOVA verwenden, wenn Sie eine Hypothese testen wollen. Als Marktforscher kann die ANOVA Ihnen helfen zu verstehen, wie verschiedene Gruppen reagieren. Für den Test können Sie von einer Nullhypothese ausgehen, d. h., Sie nehmen an, dass die Mittelwerte aller beobachteten Gruppen gleich sind. Im Falle eines statistisch signifikanten Ergebnisses bedeutet dies, dass die Grundgesamtheiten ungleich sind.
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Ein ANOVA-Test ermöglicht es einem Analytiker, zwei oder mehr Gruppen gleichzeitig zu vergleichen, um festzustellen, ob eine Beziehung zwischen den Gruppen besteht. Das Ergebnis des Tests, der F-Quotient/die Statistik, ermöglicht eine Analyse mehrerer Datengruppen, um die Variabilität innerhalb von Stichproben sowie zwischen Stichproben zu bestimmen.
Mit der einseitigen ANOVA können Sie untersuchen, ob es einen Unterschied zwischen den Mittelwerten Ihrer unabhängigen Variablen gibt. Sie können nachvollziehen, wie sich der Mittelwert von einer unabhängigen Variable zur anderen unterscheidet. Auf diese Weise können Sie herausfinden, welche unabhängige Variable mit der abhängigen Variable zusammenhängt und was die Motivation für dieses Verhalten ist.
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Der ANOVA-Test wird verwendet, wenn Ihre Daten eine kategoriale unabhängige Variable mit mindestens drei Gruppen und eine quantitative abhängige Variable aufweisen.
Ihre gesammelten Daten könnten die Nutzung sozialer Medien als unabhängige Variable enthalten. Die Gruppen können in ein niedriges, mittleres und hohes Niveau der Social-Media-Nutzung unterteilt werden. Sie können sie mit der abhängigen Variable „Schlafstunden“ vergleichen, um festzustellen, ob es einen Unterschied gibt.
Im Falle des Standorts als unabhängige Variable können Sie die USA, China und Australien als Ebenen/Gruppen der unabhängigen Variablen festlegen. Sie können sie mit der abhängigen Variable, dem NPS, vergleichen und herausfinden, ob sie in irgendeiner Beziehung zur unabhängigen Variable steht.
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Bei der Analyse der Faktoren von Daten ist die ANOVA der erste Schritt. Sie ermittelt, ob sich die Gruppen der unabhängigen Variablen statistisch unterscheiden. Dazu wird berechnet, ob es einen Unterschied zwischen den Gruppen Mitteln und dem Gesamtmittelwert der abhängigen Variable gibt.
ANOVA ist eine Omnibus-Teststatistik. Das bedeutet, dass der Test nicht genau sagen kann, welche Gruppen sich statistisch von den anderen unterscheiden.
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Es gibt hauptsächlich zwei Arten von ANOVA: Einweg und Zweiweg. Beide ANOVA-Tests unterscheiden sich voneinander durch die Anzahl der unabhängigen Variablen im ANOVA-Test.
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A t-test is used to figure out if the two populations are statistically different from each other.
ANOVA is used to determine the statistical difference in the mean of three or more populations.
F-test is used in the process of ANOVA to either test the difference between means or the equality of variance. ANOVA separates the variability of within-sample from between-samples. The F-test is the ratio of the mean squared error of these two samples.
If the null hypothesis results false, it is possible to get an F-value that is less than 1. The F-distribution moves to the right as the population effect size increases. As a result, the possibility of getting a value that is less than one decreases.
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