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Varianzanalyse

Die Varianzanalyse, englisch Analysis of Variance (ANOVA), ist eine statistische Methode zum Vergleich mehrerer Mittelwerte. Ziel ist es zu prüfen, ob Unterschiede zwischen Gruppenmittelwerten größer sind, als es durch Stichprobenfehler zu erwarten wäre. Die Grundidee besteht darin, die Gesamtvarianz der beobachteten Werte in eine Varianz zwischen den Gruppen und eine Varianz innerhalb der Gruppen aufzuteilen. Falls die Gruppenmittelwerte tatsächlich unterschiedlich sind, dominiert die Varianz zwischen den Gruppen die Gesamtvarianz, was sich in einem signifikanten F-Test widerspiegelt.

Formen: Die einfaktorielle Varianzanalyse (one-way ANOVA) prüft einen Faktor mit mehreren Stufen. Die zweifaktorielle ANOVA (two-way)

Annahmen: Residuen in den Gruppen sollten annähernd normal verteilt sein, die Varianzen sollten homogen sein, und

Teststatistik: Die F-Statistik vergleicht MS between (Varianz zwischen Gruppen) mit MS within (Varianz innerhalb der Gruppen).

Historisches: Die Methode wurde von Ronald A. Fisher in den 1920er Jahren eingeführt und hat seither in

untersucht
zwei
Faktoren
und
deren
Wechselwirkung.
Mehrfaktorielle
ANOVA
erfasst
weitere
Faktoren.
Bei
Messwiederholungsdesigns
erfolgt
die
Analyse
auf
Basis
wiederholter
Messungen
derselben
Versuchseinheiten;
Misch-Design-Ansätze
kombinieren
festen
und
zufälligen
Effekte.
die
Beobachtungen
unabhängig.
Verletzungen
dieser
Annahmen
können
zu
verzerrten
Ergebnissen
führen;
robuste
Varianten
(z.
B.
Welch-ANOVA)
oder
nicht-parametrische
Alternativen
(Kruskal-Wallis)
sind
dann
sinnvoll.
Bei
Signifikanz
nach
dem
globalen
Test
folgen
ggf.
Post-hoc-Vergleiche
(z.
B.
Tukey,
Bonferroni)
zur
Identifikation
differierender
Gruppen.
Wissenschaften
viel
Verbreitung
gefunden.