Stata 13: Varianzanalyse
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- Опубликовано: 16 сен 2024
- Michael Müller
Einfaktorielle Varianzanalyse in Stata 13.1
-- Ergänzung zum laufenden Lehrangebot --
Bezüglich der genauen Modellvoraussetzungen, siehe:
Backhaus, K./ Erichson, B./ Plinke, W./ Weiber, R. (Hg.), Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 13. Auflage, Berlin 2011.
Unglaublich, uuuunglaublich dankbar für deine Stata-Videos.
Sehr gut erklärt, auch verständlich für Leute die absolut kein logisches Verständnis für Statistik aufbringen können!
DANKE
Daumen hoch, sehr gute Erklärung. Anzumerken ist jedoch, dass die abhängige Variable nicht unbedingt als metrische Variable zu definieren ist, sondern eine ordinale Skalierung plausibler erscheint. Denn die Abstände der Lebenszufriedenheit Ausprägungen sind ähnlich wie die Schulabschlüsse nicht exakt bestimmbar.
Danke für die positive Rückmeldung. Die Skalierung der AV ist jedoch deswegen als metrisch zu begreifen, da nur die Ränder der Skalierung in der Messung benannt sind. Daher kann davon ausgegangen werden, dass die Abstände zwischen 0 und 10 als gleich groß interpretiert werden.
Hallo, vielen Dank für das tolle Video hilft wirklich super weiter! Ich hätte mal eine Frage wegen den Mittelwerten. In diesem Beispiel erhalten wir ja immer größere Mittelwerte je höher der Schulabschluss, was wie du schon sagtest darauf schließen lässt, dass umso höher der Abschluss umso höher die Lebenszufriedenheit. Ich arbeite ebenfalls gerade an einer einfaktoriellen ANOVA mit den Variablen Schullabschluss & Zufriedenheit mit der Person Frauke Petry. Nachdem ich den Befehl mean/over(...) angewendet habe wurden die Mittelwerte immer kleiner je höher der Schulabschluss, beudetet dies, dass je höher der Abschluss umso niederiger die Zufriedenheit?
Vielen Dank für dein Feedback :)!
Hallo Franziska. Deine Schlussfolgerung ist korrekt, unter der Voraussetzung, dass die Variable "Zufriedenheit" so kodiert ist, dass hohe Werte auch eine hohe Zufriedenheit anzeigen.
Super, vielen Dank für die schnelle Rückmeldung :)