Gemischte ANOVA in R - Berechnung und Interpretation

Dieses Video zeigt, wie man die gemischte ANOVA in R berechnet und die Ergebnisse interpretiert.
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Generelle Erklärung
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Die gemischte ANOVA prüft den Einfluss eines a) Zwischensubjekteffektes und eines b) Innersubjekteffektes sowie c) deren Interaktion auf eine Testvariable.

Ich möchte zum Beispiel ein neues Medikament auf seine Wirksamkeit testen. Ich habe hierzu zwei Gruppen - eine Interventionsgruppe und eine Kontrollgruppe. Dadurch wird der Zwischensubjekteffekt berücksichtigt.

Außerdem möchte ich die Entwicklung der Messergebnisse im Zeitablauf beobachten. Hierzu habe ich eine Ausgangsmessung und ganze vier Folgemessungen für beide Gruppen. Mit den Folgemessungen wird der Innersubjekteffekt berücksichtigt.

Gleichzeitig kann es aber auch sein, dass nur die Experimentalgruppe über die Zeit einen Effekt zeigt, das wäre dann eine Interaktion aus Innersubjekt- und Zwischensubjekteffekt.


Voraussetzungen der gemischten ANOVA:
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🎥 Normalverteilung pro Gruppe und Zeitpunkt: FOLGT
🎥 Homogenität der Kovarianzen: FOLGT
🎥 Homogenität der Varianzen (bei ungleichen Gruppengrößen): FOLGT
Sphärizität: im Video.


📚 Literatur:
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Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, SAGE.
Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA statement on p-values: context, process, and purpose. The American Statistician, 70(2), 129-133.


Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage:
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💡 Gemischte ANOVA (mixed ANOVA) in R:
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Zeitstempel ⏰
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0:00 Einleitung und Beispiel
0:32 Voraussetzungen der gemischten ANOVA
1:28 Deskriptive Statistiken für die gemischte ANOVA in R
2:50 Berechnung der gemischten ANOVA in R
3:30 Sphärizität in der gemischen ANOVA prüfen
4:13 Interpretation der gemischten ANOVA
4:40 I: Gruppenunterschiede (between-subejects)
5:00 II: Zeitunterschiede (within-subjects)
5:44 III: Interaktionseffekt der gemischten ANOVA


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