Mixed ANOVA Rechner

Wenn du eine gemischte Varianzanalyse (2-Faktorielle ANOVA mit wiederholten Messungen) berechnen möchtest, wähle einfach eine nominale Variable und mehr als zwei metrische Variablen aus.

Die Ergebnisse der gemischten Varianzanalyse werden übersichtlich dargestellt:

ANOVA mit gemischtem Modell (Mixed ANOVA)

Eine gemischte ANOVA (Varianzanalyse) ist ein statistisches Verfahren, das sowohl Merkmale von Versuchsplänen mit unabhängigen Messungen als auch von Versuchsplänen mit wiederholten Messungen kombiniert. In diesem Zusammenhang bezieht sich der Begriff "gemischt" auf die Verwendung von festen und zufälligen Effekten in dem Modell.

Faktoren

Im Zusammenhang mit der ANOVA ist ein Faktor eine unabhängige Variable. Bei einer ANOVA mit gemischten Modellen kann es folgende Faktoren geben:

• Faktoren zwischen den Versuchspersonen:: Verschiedene Stufen (oder Gruppen) dieses Faktors werden durch verschiedene Probanden repräsentiert. Wenn du z. B. die Wirkung eines Medikaments testest, gibt es eine Kontrollgruppe und eine Behandlungsgruppe, und jeder Proband gehört nur zu einer dieser Gruppen.
• Faktoren innerhalb der Versuchspersonen:: Alle Probanden erleben jede Stufe (oder Bedingung) dieses Faktors. Wenn du zum Beispiel das Erinnerungsvermögen zu drei verschiedenen Tageszeiten (morgens, nachmittags, abends) testest, werden alle Probanden zu allen drei Zeiten getestet.

Feste vs. zufällige Effekte

Im Zusammenhang mit gemischten Modellen beziehen sich "feste Effekte" in der Regel auf die Haupteffekte und Wechselwirkungen der Faktoren, an denen du besonders interessiert bist. Das sind die Effekte, von denen du glaubst, dass sie sich auf eine größere Population verallgemeinern lassen. "Zufällige Effekte" sind zufällige Schwankungen, die nicht den festen Effekten zugeschrieben werden können. Sie stellen oft Schwankungen dar, die auf Probanden oder andere zufällige Faktoren zurückzuführen sind, die nicht von primärem Interesse sind.

Vorteile

Einer der Hauptvorteile einer ANOVA mit gemischten Modellen besteht darin, dass du die Auswirkungen einer Behandlung oder Intervention über die Zeit oder über verschiedene Bedingungen hinweg untersuchen kannst und dabei die Nicht-Unabhängigkeit der Beobachtungen berücksichtigen kannst. Dadurch lässt sich ein Effekt besser nachweisen, da die Variabilität innerhalb der Probanden von der Variabilität zwischen den Probanden getrennt werden kann.

Voraussetzungen

Wie bei anderen ANOVA-Modellen gibt es auch bei der ANOVA mit gemischten Modellen mehrere Voraussetzungen, darunter Normalität, Sphärizität (bei wiederholten Messungen) und Homogenität der Varianz. Es ist wichtig, diese Annahmen zu überprüfen, bevor du die Ergebnisse interpretierst.

Analyse

Die Durchführung einer ANOVA mit gemischten Modellen kann komplex sein und erfordert Statistiksoftware wie SPSS, R, SAS oder DATAtab. Die Ergebnisse geben Aufschluss über die Haupteffekte der einzelnen Faktoren sowie über etwaige Interaktionseffekte zwischen den Faktoren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine ANOVA mit gemischten Modellen ein vielseitiges Instrument ist, um die Auswirkungen mehrerer Faktoren zu verstehen, vor allem, wenn du sowohl Messungen zwischen als auch innerhalb der Versuchspersonen hast. Wie bei jedem statistischen Test ist es wichtig, seine Annahmen und Grenzen zu kennen.