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Varianzanalyse

Varianzanalyse (univariat). Verwendung:bei intervallskalierten oder verhltnisskalierten Datenbei n > 2 (mehr als zwei Stichproben)bei normalverteilten Daten. Varianzanalyse (univariat). Aufgabe:ffnet Aufgabe 5 in R. Hier muss eine txt Datei eingelesen werden. > read.table ()Betrachtet die

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Presentation Transcript

    1. Varianzanalyse Varianzanalyse mit und ohne Messwiederholung (Die wirklich wichtigen Tests)

    2. Varianzanalyse (univariat) Verwendung: bei intervallskalierten oder verhältnisskalierten Daten bei n > 2 (mehr als zwei Stichproben) bei normalverteilten Daten

    3. Varianzanalyse (univariat) Aufgabe: Öffnet Aufgabe 5 in R. Hier muss eine txt Datei eingelesen werden. > read.table () Betrachtet die Daten (coag = Werte, diet = Gruppen) Sind die Variablen richtig definiert > sapply(dat, class)

    4. Varianzanalyse (univariat) Wiederholung: Mit den Befehlen sapply () und tapply () können Funktionen breit angewendet werden. > sapply(dat, class) Wendet die Funktion class() auf alles Spalten von dat an Aufgabe: Was verbirgt sich hinter der Funktion class

    5. Varianzanalyse (univariat) > tapply(dat$coag, dat$diet, hist) Teilt die Spalte coag in die Untergruppen diet und wendet anschließend die Funktion hist () auf jede der vier Untergruppe an. Um sich vier Histogramme ausgeben zu lassen benötigt man zuvor noch die Funktion par () > par(mfrow = c(2,2)) > tapply(dat$coag, dat$diet, hist)

    6. Varianzanalyse (univariat) Aufgabe: Verwendet die Funktion tapply(), um die deskriptive Statistik zu erstellen und um einen Barplot anzufertigen (Mittelwerte mit tapply berechen). Erstellt zusätzlich mit den errechneten Mittelwerten einen Plot (mit der Funktion plot) und fügt Linien ein. Erstellt dann einen Boxplot mit allen Untergruppen.

    8. Varianzanalyse (univariat) Mit der Funktion > aov(dat$coag ~ dat$diet) erhält man nur eine unvollständige Ausgabe. Die erwünscht Ausgabe erhält man mit der Funktion summary() > summary(aov(dat$coag ~ dat$diet)) Post-Hoc-Test z.B. mit > TukeyHSD(aov(dat$coag ~ dat$diet))

    9. Varianzanalyse (univariat) Aufgabe: Exportieren des verwendeten Datensatzes in ein .txt-file und in SPSS einlesen. Welche Schwierigkeiten treten dabei auf ? Ist die Datei in SPSS eingelesen, wird der Faktor diet nicht erkannt, weil es sich bei den Einträgen um Buchstaben handelt Transformiert den Faktor (ersetzt Buchstaben durch Zahlen) und führt ein explorative Datenanalyse durch

    10. Varianzanalyse (univariat) SPSS: Analyze Compare Means One-Way ANOVA

    11. Varianzanalyse (mit Messwiederholung ) R: Laden von Aufgabe 3 Das Data-Frame muss in ein anderes Format gebracht werden. vpn fac cho 1 1 1 265 2 1 2 235 3 1 3 245 4 1 4 205 5 2 1 185 6 2 2 185 7 2 3 175 8 2 4 195 9 3 1 225 10 3 2 235

    12. Varianzanalyse (mit Messwiederholung ) R: Die Eingabe ist recht komplex und erfordert einige Überlegung. > aov(cho ~ fa + Error(vpn), dat)

    13. Varianzanalyse (mit Messwiederholung ) SPSS: (laden von Aufgabe 3) Analyze General Linear Modell Repeated Measures

    14. Mehrfaktorielle Varianzanalyse Gemischtes Design: Sollen mehrere Variablen miteinander verglichen werden, handelt es sich um eine mehrfaktorielle Varianzanalyse. Im heutigen Beispiel soll ermittelt werden, ob das Alter oder das Geschlecht einen Einfluss auf die Merkfähigkeit hat. Analysiert werden dabei nicht nur die Haupteffekte sondern auch die Interaktion.

    15. Mehrfaktorielle Varianzanalyse SPSS: Datei (aufg6.sav) öffnen und auf Normalverteilung prüfen Analyze General linear Modell Univariat [Plot, Post Hoc, Option]

    16. Mehrfaktorielle Varianzanalyse Ausgabe in SPSS Deskriptive Statistik Haupteffekte Interaktion Post Hoc Test Abbildung

    17. Mehrfaktorielle Varianzanalyse R: (aufg6.csv) nr geschl alter m1 m2 m3 m4 1 1 1 1 16 18 21 20 2 2 1 1 17 19 18 22 3 3 1 1 15 15 17 18 4 4 1 1 16 17 18 19 5 5 1 2 15 16 20 18 6 6 1 2 16 19 18 20 7 7 1 2 13 14 16 17 8 8 1 2 14 14 15 17 9 9 1 2 15 16 16 18 10 10 1 3 13 14 15 16

    18. Mehrfaktorielle Varianzanalyse R: Wie sind die einzelnen Spalten des Dataframes definiert? > sapply(dat,class) Wir erkennen, dass es sich bei Geschlecht und Alter noch nicht um Faktoren handelt > as.factor(dat$geschl) -> dat$geschl > as.factor(dat$alter) -> dat$alter anschließend überprüfen

    19. Mehrfaktorielle Varianzanalyse R: Der Befehl > aov(m1 ~ alter*geschl, dat ) -> aov1 führt die eigentliche ANOVA durch und der Befehl > summary(aov1) zeigt uns die erwünschte Ausgabe

    20. Mehrfaktorielle Varianzanalyse R: Vor einem Post-Hoc Test muss man zuerst eine einfaktorielle Varianzanalyse durchführen: > aov(m1 ~ alter, dat ) -> aov1 Anschließend kann der Tukey-Test verwendet werden. > TukeyHSD(aov1)

    21. Mehrfaktorielle Varianzanalyse R: Um eine gute Abbildung zu erstellen, bietet sich folgende Eingabe an: > interaction.plot(dat$alter,dat$ geschl,dat$ m1)

    22. Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung SPSS: Analyze General Linear Model Repeated Measures

    23. Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung R: Die Daten müssen transformiert werden, damit alle Messwiederholungen in einer Spalte stehen. Des weitern benötigt man eine Variable für jede einzelne Versuchsperson. Anschließend > aov1 <- aov(merk ~ test*alte + Error(subj), dat) > summary(aov1)

    24. Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung http://www.ats.ucla.edu/stat/R/seminars/Repeated_Measures/repeated_measures.htm

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