// Post-hoc-Test bei einfaktorieller Varianzanalyse (ANOVA) in SPSS //

Eine ANOVA vergleicht den Mittelwert zwischen Gruppen. Sie testet, ob es einen signifikanten Unterschied der abhängigen Variable zwischen Gruppen gibt (Nullhypothese: kein Unterschied). Bei einer ANOVA funktioniert dies, im Gegensatz zum t-Test, auch bei mehr als zwei Gruppen, ohne dass die Wahrscheinlichkeit einen Fehler 1. Art zu begehen über das Alpha-Fehlerniveau (z.B. 5%) steigt. Die ANOVA gibt aber lediglich aus, dass ein Unterschied besteht, nicht aber zwischen welchen der mindestens 3 Gruppen. Hierzu ist es notwendig einen Post-hoc-Test durchzuführen, der die Gruppen paarweise vergleicht und identifiziert, zwischen welchen der Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied hinsichtlich des Mittelwertes besteht. Für gleiche Varianzen über die Gruppen hinweg nimmt man typischerweise den Bonferroni- oder den Scheffé-Post-hoc-Test.

Voraussetzungen für die Durchführung einer ANOVA sind wie üblicherweise bei parametrischen Tests: normalverteilte Residuen ([ Ссылка ]), Homoskedastizität ([ Ссылка ]) und unabhängige/unkorrelierte Residuen ([ Ссылка ]).

Sollten die Voraussetzungen, insbesondere einer metrisch skalierten abhängigen Variable nicht erfüllt sein, können Mann-Whitney U-Test oder Kruskal-Wallis-Test verwendet werden.

Bei der Untersuchung lediglich einer unabhängigen Variable (z.B. Medikamenteneinnahme) wird eine einfaktorielle Varianzanalyse durchgeführt.

Beispiel:
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Die abhängige Variable ist Kopfschmerz. Die unabhängige Variable die Reichung eines Schmerzmedikaments.
Die Experimentalgruppe I hat eine niedrige Medikamentendosis, Experimentalgruppe II einen hohe Medikamentendosis und die Kontrollgruppe bekommt kein Medikament.

Bei Fragen und Anregungen zum Post-hoc-Test bei einfaktorieller Varianzanalyse (ANOVA) in SPSS, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten.
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