Abhängige Variable (AV): Befinden
Unabhängige Variable 1 (UV1): Medikament mit den Stufen: Medikament A, Medikament B und Placebo
Die Versuchsteilnehmer werden den Versuchsgruppen (Medikament A, Medikament B, Placebo) zufällig (wichtig!) zugeteilt. Nach einigen Tagen wird das Befinden mit einem Fragebogen erfasst.
Wenn die unabhängige Variable einen Einfluss auf das Befinden hat, dann sollten die Varianzen zwischen den Stufen größer sein, als innerhalb der Gruppen.
In R lassen sich Varianzanalysen mit dem Paket "ez" berechnen.
Zunächst sollen die Stufen beschrieben werden. Dazu verwenden wir den Befehl ezStats:
library(ez)
ezStats(data=Daten,
wid = ID,
dv= Befinden,
between= Medikament,
)
mit data=Daten wird der Datensatz festgelegt.
wid=ID zeigt auf die Spalte (hier ID) mit einer eindeutigen Teilnehmer-ID
dv=IQ spezifiziert die abhängige Variable (in diesem Fall Befinden)
between=Medikament bestimmt die UV
Schließlich soll der F-Wert berechnet werden. Mit type=2 wird bei der Berechnung der Quadratsummen automatisch berücksichtigt, dass die Teilnehmerzahlen innerhalb der Stufen evt. unterschiedlich sind. Durch detailed = TRUE werden auch die Quadratsummen ausgegeben.
ezANOVA(
data=Daten,
wid = ID,
dv= Befinden,
between= Medikament,
type=2,
detailed = TRUE
)
Als Effektgröße berechnet esANOVA Eta-Quadrat (Anteil erklärter Varianz). Für Eta-Quadrat gilt:
- .02 ~ kleine Effekt
- .13 ~ mittlere Effekt
- .26 ~ große Effekte
Weitereführende Infos:
- http://egret.psychol.cam.ac.uk/statistics/R/anova.html
- Einfache, übersichtliche Darstellung der ANOVA
- Darstellung der Effektgröße Eta-Quadrat
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