Zweifaktorielle ANOVA — Rechner
Die zweifaktorielle ANOVA beantwortet drei Fragen auf einmal: Spielt Faktor A eine Rolle, spielt Faktor B eine Rolle, und — oft der interessanteste Teil — interagieren sie, sodass der Effekt des einen Faktors von der Stufe des anderen abhängt? Wählen Sie die Anzahl der Stufen für jeden Faktor, fügen Sie die Beobachtungen für jede Zelle ein und lesen Sie die vollständige ANOVA-Tabelle mit F, p und partiellem η² für beide Haupteffekte und die Interaktion ab. Dieser Rechner unterstützt balancierte Designs (gleich viele Beobachtungen in jeder Zelle), bei denen die klassischen Quadratsummen eindeutig sind — dasselbe Setup, das Sie mit aov() in R oder einer standardmäßigen faktoriellen ANOVA in SPSS rechnen würden. Die Ergebnisse sind gegen R auf mindestens sechs signifikante Stellen verifiziert.
KI-Bericht
Lassen Sie Ihre Ergebnisse von KI interpretieren: ein Word-Dokument im APA-7- / Geschäftsberichtsformat.
Häufig gestellte Fragen
Wie berichte ich die Ergebnisse einer zweifaktoriellen ANOVA nach APA 7?
Berichten Sie jeden Haupteffekt und die Interaktion getrennt, z. B.: "Es zeigte sich ein signifikanter Haupteffekt der Dosis, F(2, 18) = 157.44, p < .001, ηp² = .95, sowie eine signifikante Interaktion Dosis × Geschlecht, F(2, 18) = 11.15, p < .001, ηp² = .55." Der KI-Bericht schreibt den vollständigen Ergebnisteil einschließlich der ANOVA-Tabelle.
Was bedeutet eine signifikante Interaktion?
Sie bedeutet, dass sich der Effekt eines Faktors über die Stufen des anderen hinweg verändert — zum Beispiel eine Behandlung, die bei einer Gruppe wirkt, bei einer anderen aber nicht. Ist die Interaktion signifikant, interpretieren Sie die Haupteffekte mit Vorsicht und betrachten Sie die Zellmittelwerte.
Warum verlangt dieser Rechner ein balanciertes Design?
Bei gleichen Zellgrößen stimmen die Quadratsummen vom Typ I, II und III überein und die Ergebnisse sind eindeutig. Unbalancierte faktorielle Designs erfordern eine Wahl zwischen diesen Typen (in SPSS typischerweise Typ III); diese Entscheidung trifft man besser in einem vollwertigen Statistikpaket.
Was ist das partielle Eta-Quadrat?
Das partielle η² ist der Varianzanteil, den ein Effekt erklärt, nachdem die durch die anderen Effekte erklärte Varianz ausgeschlossen wurde — die Effektstärke, die SPSS für faktorielle ANOVAs ausgibt. Grobe Richtwerte: .01 klein, .06 mittel, .14 groß.