Einfache ANOVA mit wiederholten Messungen
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Für die normale Varianzanalyse (Einfach und Zweifache) ist eine Stichprobe
erforderlich, die einer Normalverteilung folgt. Da für die Stichprobe für
wiederholte Messungen jedoch keine Normalverteilung erfüllt wird, sollte
eine spezielle ANOVA verwendet werden.
Die ANOVA mt wiederholten Messungen verwendet Varianzanalyse, um zu
testen, ob die Mittelwerte von zwei oder mehr angepassten Stichproben
gleich sind.
Beide ANOVAs für wiederholte Messungen von Origin, die einfache und zweifache ANOVA, sind
leistungsstark und anwenderfreundlich.
- Es werden zwei Arten von Eingabedatensatzmodi unterstützt, indizierte
Daten und Rohdaten.
- Weiterhin haben Kunden die Auswahl unter acht verschiedenen Methoden,
um einen Mittelwertevergleich durchzuführen. Dabei handelt es sich um
Tukey, Bonferroni, Dunn-Sidak, Fisher LSD, Scheffe, Dunnett, Holm-
Bonferroni und Holm-Sidak.
- Kunden können außerdem unter drei Diagrammarten wählen,
Balkendiagramm, Mittelwertdiagramm (SE als Fehler) und
Mittelwertvergleichsdiagramm (nur bei verfügbarem Mittelwertevergleich).
- Mauchlys Test auf Sphärizität wird genauso durchgeführt wie die drei
folgenden Methoden zur Anpassung: Greenhouse-Geisser-Epsilon, Huynh-Feldt
-Epsilon und Untergrenze-Epsilon.
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Weiterhin können Kunden sich entscheiden, wo sie ihre Berichtstabellen
sowie angepassten Werte etc. ausgeben möchten. Beachten Sie, dass die
Daten für die ANOVA mit wiederholten Messungen in Origin balanciert sein
müssen, das heißt, jede Ebene der Faktoren verfügt über denselben
Datenpunktsatz.
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Nehmen wir an, es soll untersucht werden, ob die
Wirkung eines Gewichtsverlustverfahrens mit der Zeit abnimmt. Dafür werden
die Gewichtsdaten von 30 Testpersonen dreimal erfasst. Ihr Gewichtsverlust
nach Beginn der Untersuchung wurde nach einem Monat, drei Monaten und
einem halben Jahr in einem Worksheet gespeichert.
Das Bild oben stellt dar, wie eine einfache ANOVA
mit wiederholten Messungen zum Analysieren der Wirkung dieses
Gewichtsverlustverfahrens verwendet werden kann.
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