Autor des Abschnitts: Jonas Rafi and Sebastian Jentschke
Analysen: Übersicht¶
Das Ziel des folgenden Abschnitts ist es, kurze, nicht-technische Anleitungen zur Durchführung gängiger statistischer Verfahren in jamovi zu geben. Er wurde ursprünglich von Jonas Rafi unter dem Namen jamovi guide erstellt. Dies ist jedoch nur als kurzer Überblick gedacht. Für eine tiefergehende Behandlung dieser Analysen empfehlen wir Ihnen, einen Blick auf die vielen Community-Ressourcen zu werfen.
A Note On Measurement Types: The following documentation describes each of the analyses, and describes the variable measure types required. For example, it might explain that a particular analysis requires a continuous
dependent variable, and a nominal
grouping variable. However it’s possible that the columns in your data set, for a number of different reasons, aren’t set up with the correct measure types (as indicated in the column header). You can adjust the measure type of columns using the variable editor, however (for the most part) these measure types are really just a guide and don’t need to be set correctly. If you assign a
Descriptive statistics¶
t-Tests¶
Der t-Test wird verwendet, um zu prüfen, ob der Mittelwert eines normalverteilten Datensatzes signifikant von der Nullhypothese abweicht (die davon ausgeht, dass es keinen Unterschied gibt).
Es gibt drei Arten von t-Tests:
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Eine umfassendere Einführung in diese statistische Analyse bietet das folgende Video von Barton Poulson.
Varianzanalysen (ANOVAs)¶
The Analysis of variance (ANOVA) is a statistical method that examines how the impact of one or more factors affects an outcome (dependent) variable. These factors are the predictor variables and are categorical. Typically, such factors reflect an experimental manipulation (e.g. with or without treatment), but a factor can also represent groups for whose influence one would like to control (e.g. gender: men or women). The analysis of variance is based on a concept similar to that of the t-test, but it goes beyond that, in that factors can have several levels (t-tests only allow two), and in that several factors can be examined simultaneously.
Es gibt verschiedene Arten der Varianzanalyse, die sich in der Anzahl der untersuchten Faktoren - ein oder mehrere Faktoren - oder darin unterscheiden, ob sie Messungen zwischen Personen oder innerhalb einer Person (wiederholte Messungen) miteinander vergleichen:
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Eine Einführung in das Konzept der ANOVA findet sich in diesem Video von Barton Poulson.
Korrelation und Regression¶
Korrelations- und Regressionsanalysen sind statistische Methoden zur Bewertung der Beziehungen zwischen einer (abhängigen) Ergebnisvariablen und einer oder mehreren (unabhängigen) Vorhersagevariablen. Bei der Korrelationsanalyse wird die Beziehung zwischen einem Prädiktor und einer Ergebnisvariablen untersucht, Die Regressionsanalyse konzentriert sich hauptsächlich auf die Vorhersage (wie gut kann eine oder mehrere Variablen eine andere (Ergebnis-)Variable vorhersagen). Häufig wird zwischen linearer und nichtlinearer Regression (z. B. logistische Regression) unterschieden.
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Eine Einführung in das Konzept der Regressionsanalysen bietet dieses Video von Barton Poulson.