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Kontraste und Mehrfachvergleiche für einfaktorielle Versuchspläne

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Part of the Springer-Lehrbuch book series (SLB)

Zusammenfassung

Führt eine einfaktorielle Varianzanalyse zu einem signifikanten F -Wert, können wir hieraus schließen, dass sich die p Mittelwerte in irgendeinerWeise signifikant unterscheiden. Eine differenziertere Interpretation der Gesamtsignifikanz wird – ausgenommen beim Fall p = 2 – erst möglich, wenn wir wissen, welche Mittelwerte sich von welchen anderen Mittelwerten signifikant unterscheiden. So wäre es beispielsweise denkbar, dass sich unter den Mittelwerten ein „Ausreißer“ befindet, der zu einem signifikanten F -Wert geführt hat, und dass sich die übrigen Mittelwerte nicht signifikant voneinander unterscheiden.

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© 2010 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Bortz, J., Schuster, C. (2010). Kontraste und Mehrfachvergleiche für einfaktorielle Versuchspläne. In: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12770-0_13

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