In diesem Video erkläre ich die Varianzanalyse, auch ANOVA genannt, weil die oft verwendet wird, um den Einfluss eines oder mehrerer Faktoren auf eine Zielgröße zu untersuchen ... und weil das Video sehr oft gewünscht wurde :o)
Hab da gleich ein paar wünsche: - U test nach mann-whitney - wilcoxon test - H test nach kruskal und wallis - Überprüfen von verteilungsformen und varianzhomogenität videos sind super! weiter so!
@@WaghRules total cool, ich hatte keine Ahnung. Hätt ich mal lieber das studiert lol dann hätt ich wenigstens beide meiner interessen kombiniert hahah zu spät
Können nicht alle Professoren so erklären. Die meisten machen es soooo kompliziert. Endlich verstehe ich was quadratsumme zwischen und innerhalb überhaupt sagt. Vielen vielen Dank Her Professor
Respekt und großen Dank! Die Videos von Ihnen sind sehr sehr verständlich und Inhalte werden trotz der kurzen Videosequenzen hervorragend erklärt. Ich bin begeistert! Machen Sie weiter so :)
so, das ist jetzt das gefühlt tausendste Mal, dass ich ich einen Kommentar schreibe, aber ich bin einfach völlig baff, wie toll diese Videos sind. Die farbliche Gestaltung (beispielsweise bei 10:13) ist so hilfreich für die Augen, dass sich das Hirn wirklich auf das Wesentliche konzentrieren kann (und nicht mühselig suchen muss, wo jetzt eigentlich die ganzen Zahlen hin- und herkommen). Echt toll, Hut (oder Mütze ;D) ab!
Ihre Arbeit ist unglaublich wertvoll. Ich nutze die Videos gerne, um das Grundverständnis aufzubauen und plötzlich wirken die vorher unverständlichen Folien meines Professors etwas verständlicher, da ich mehr Vorwissen habe. Ich könnte mir gut vorstellen die Videos zu Beginn einer Vorlesung in Gänze zu zeigen und dann ausführlicher zu behandeln. Ich möchte mich mit aller Herzlichkeit für diese Videos bedanken. Als Psychologie Student ist auch mir Statistik - leider - oft ein Dorn im Auge. Wenn man die Thematik versteht, macht es zumindest etwas Spaß. Danke!
Wow, vielen Dank für das ausführliche und liebe Feedback! Ich kratze ja nur so ein bisschen an der Oberfläche mit den Videos, aber wenn ich damit helfen kann, freut es mich sehr. LG und viel Erfolg!
Danke, dieses Video hat mit bei der Klausurvorbereitung für Statistik I + II sehr geholfen :) Viel verständlicher erklärt als in unserer Vorlesung oder dem Tutorium !
vielen dank! das ist so schön geordnet, systematisch aufgebaut ohne ablenkende zusatzinfos und visuell auch spitze, nicht zuviel und nicht zuwenig! genau richtig für mein gehirn! DANKE
Großartig, Dankeschön! Es ist wunderbar zu wissen, dass es Menschen wie dich gibt! Mir hast du jetzt hier unglaublich geholfen. Da mein Professor eine totale Niete ist im erklären ist, war es großartig zu wissen, dass ich das einfach durch deine Videos nacharbeiten kann. Und jetzt macht sein Kauderwelsch auch Sinn. Ich danke dir vom ganzen Herzen!
Ich kann gar nicht ausdrücken, wie dankbar ich Ihnen für diese Videos bin! Bitte machen Sie weiter so! Vor mir liegt noch ein riesen Berg an Stoff für meine Semesterprüfung, aber so gut erklärt und auf den Punkt gebracht habe ich das noch nirgends gesehen und macht mir wirklich Mut. Ich hoffe jetzt einfach nur noch, dass ich die Übungsaufgaben lösen kann...Danke & LG
Hallo miuonwiek, ich freue mich wirklich sehr zu hören, dass meine Videos die Statistikvorbereitung ein bisschen erleichtern. Ich drück' die Daumen, dass alles klappt :o) ... danke fürs viele Liken, Abonnieren und Kommentieren!
Sehr, sehr, sehr, sehr, sehr, sehr, sehr, sehr, sehr, sehr gut!!!!! Das hätte mein Prof. selbst in 10 Vorlesungen nicht ansatzweise so gut und leicht nachvollziehbar erklären können. Top!
Herr Professor, ich war schon am verzweifeln. Sie haben mir ANOVA so viel besser als meine eigenen Dozenten erklärt. Ich liebe Sie! Haben Sie noch einen schönen Tag!
+Kurzes Tutorium Statistik Ich fände das auch super! Insgesamt vielen Dank für diese tolle Videoreihe. Hat mir im Zuge meiner Datenauswertung an einigen Stellen sehr geholfen!
Geniale Videos. Mit den anschaulichen Erklärungen fange sogar ich an mich für Statistik zu begeistern. Ein Video zur Wahl des Test-Niveaus würde mir an dieser Stelle echt weiterhelfen!
Hallo Tobias, vielen lieben Dank, das freut mich sehr .. ich hänge ein bisschen mit den Videos (ich musste auch mal ein bisschen was wissenschaftliches schreiben), aber Testniveau-Video kommt!
Wie immer extrem anschaulich und super verständlich erklärt. Mit diesen Videos macht Statistik einfach Spaß. Ich würde mich sehr über ein Video zum Thema Testniveau freuen.
Ich habe innerhalb der letzten drei Tage all Ihre Videos angesehen - einige zur Wiederholung, andere zum selbstständigen Aneignen von Inhalten. Im Rahmen meines Studiums hatte ich leider gar keine quantitativen Methoden und auch kaum Statistik, für meine Bachelorarbeit soll ich jetzt aber was aus dem Hut zaubern... wundervoll. Also DANKE, dass Sie so viele, hilfreiche Videos zur Verfügung stellen! Falls es sich kurzfristig einrichten ließe, würde ich mir folgende Themen super super dringend wünschen: - das Thema Signifikanz - Testniveau festlegen - Warum sieht sie so aus wie sie aussieht? (also... die Rechnung dazu)
Hallo Jenny, danke für das liebe Feedback und Interesse! Zu Signifikanztests habe ich schon ein Video gemacht, was Sie aber vermutlich schon gesehen haben: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-WvlgEWIS9r8.html Der Rest kommt, allerdings bin ich momentan leider noch ein bisschen busy mit anderen Dingen. LG!
Tolle Videos. In der Vorlesung hab ich meistens ein großes Fragezeichen im Kopf, aber diese Videos erklären das Wichtigste auf sehr ansprechende und anschauliche Weise. Vielen Dank dafür :)
Ja, das würde mich schon interessieren, wie man das Testniveau Alpha festlegt. Das kommt in Deinen Videos häufiger vor, und ich frage mich, ob das eine Stellschraube sein kann, an der man solange dreht, bis einem das Ergebnis passt ? - Oder ob da etwas ganz anderes hintersteckt. - Wie auch immer, Gratulation zu diesen tollen Videos ! - Du bist einer der wenigen Leute hier, die Wissen tatsächlich vermitteln können. Chapeau ! - Ich habe mit Mathe und Statistik kaum etwas am Hut, aber ich arbeite mich mit Begeisterung durch Deine Videos hindurch, so gut es geht, und genieße, wenn ich nicht mehr mitkomme, die feine Hintergründigkeit der Beispiele, die fast schon eine nächste Ebene darstellen können. Herzliche Grüsse von Benjamin
Hallo Benjamin, vielen Dank für den freundlichen und ausführlichen Kommentar, wenngleich mir hier natürlich etwas zu viel Ehre zuteil wird. Ich versuche immer, ein Beispiel zu finden, was inhaltlich keiner größeren Erklärung bedarf, das Sinn ergibt und außerdem facettenreich genug ist, um alles, was im Video behandelt werden soll, auch abdecken zu können (und zwar ohne, dass ich eine Sonderfallerklärung aufmachen muss). Danach bin ich immer schon so erschöpft, dass es für Hintergründigkeit kaum noch reicht. Allerdings bemühe ich mich gerade, auch das zu erlernen 🙂 Die Frage mit dem Testniveau bespreche ich in der Vorlesungsaufzeichnung, die ich gerade hochgeladen habe, ab Minute 23:17: ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-RZRtNE3v9vo.html Die Vorlesungen sind zwar nicht so aufpoliert wie die Kurzvideos, aber der Inhalt ist da. Ich wünsche viel Spaß beim Zuschauen und viel Erfolg!
Ihre Videos sind einfach super erklärt und richtig gut anschaulich dargestellt. Da frage ich mich, wieso nicht mehr Dozenten Statistik auf so eine anschauliche Art und Weise unterrichten können. Vielen lieben Dank! Meine Vorschläge wären: - Kovarianzanalyse - Kanonische Korrelation - Mehrebenenanalyse - Diskriminanzanalyse - MANOVA (Multivariate Varianzanalyse) - ggf. mal einen Überblick über alle statistischen Verteilungen
Großartige Erklärung! Schritt für Schritt und absolut nachvollziehbar. Ich rechne die Aufgaben gerade mit links UND hab verstanden warum ich so berechne. Ich bin begeistert. :)
Ich glaube, wenn ich das an meine Kommilitonen weitergebe rettest du einen ganzen Jahrgang vor dem Zweitversuch! Total toll erklärt, bitte weiter so!!!! DANKE DANKE DANKE DANKE! :)
Ich bin auch immer wieder begeistert über die tollen Videos, die auch mir die Statistik verständlich machen. Ein ganz großes Dankeschön dafür ! Lassen sich Kontraste auch so toll per Video erklären ?
Vielen Dank für die tollen Video´s! Ich bin zwar nicht direkt betroffen, aber meine Lebensgefährtin studiert und steht kurz vor der Statistik-Klausur. Sie erzählt, dass sie jetzt mehr von deskriptiver Statistik versteht und auch wie man statistische Werte (u.a. Varianzanalysen) berechnen kann, dank der unkomplizierten, anschaulichen und witzigen Video´s! Dafür jetzt schon ein herzliches DANKESCHÖN! Weiter so und Viele Grüße. D.
Hallo Dirk Zeisler, vielen Dank - das ist Premiere, dass sich ein Lebensgefährte bei mir meldet und freut mich richtig! :o) Ich hoffe, dass dann auch in der Klausur alles klappt. Bis dahin viel Erfolg und LG!
Danke! Ich habe zwar in Magdeburg auch einen tollen Prof, aber deine kurzen, übersichtlichen Videos, die man sich vor allem immer wieder anschauen kann, tragen doch bedeutend zu meinem Verständnis bei.
Das ist schon das zweite Video, welches ich von Ihnen kommentiere. Ein schwieriges Thema wirklich einfach erklärt, das macht einen guten Prof. aus. Vielen Dank!!! P.S. direkt abonniert.
Hallo Hamed ... und ich habe mich auch schon über den letzten Kommentar gefreut! Ich finde es super, wenn ich mit meinen Videos ein bisschen zum Verständnis beitragen kann und jedes positive Feedback motiviert mich natürlich, weiterzumachen. LG und danke für das Abo! :o)
Ich finde diese Videos einfach nur der HAMMER! Schreibe morgen meine Klausur und fühle mich schon viel besser vorbereitet als ohne die Videos. Leider habe ich nirgendwo ein Video zur Standardnormalverteilung gefunden, welche auch den Umgang mit der z-Tabelle erklärt. Damit tue ich mich noch ziemlich schwer. (Zum Beispiel soll der kritische z-Wert bei einer gerichteten hypothese mit signifikanzniveau von 5% gefunden werden.) Ich würde mich sehr über ein Video dazu freuen. Liebe Grüße! :)
+Miriam xx Hallo Miriam, danke für das Feedback und den Videowunsch! Innerhalb eines Tages kann ich leider kein Video machen - für ein Video brauche ich normal zwischen 4 und 6 vollen Arbeitstagen. Aber ich freue mich trotzdem über jede Anregung und hoffe, dass die Klausur gut gelaufen ist. LG!
Tolle Tutorials für ein komplexes Themengebiet, die in Verständlichkeit, Aufbereitung und Zugänglichkeit einzigartig sind, finde ich. Ein großartiges Konzept! Wie wäre es mit einem ANOVA-Tutorial für Fortgeschrittene? Mich würde besonders die Rolle von p-Werten (z.B. auch scheinbare Widersprüche: kleines F bei kleinem p) sowie ANOVA für Messwiederholungen interessieren...
Danke, Dank, Danke! Ihre Videos sind so hilfreich! Ich habe mir deswegen auch Ihr Statistikbuch gekauft, was ich auch hervorragend finde. Sie erklären Statistik alltagsnah und somit wird es viel interessanter und verständlicher, als die Profs es erklären. Die gestalten das immer so lanweilig uns abstrakt. Weiter so :)
Hallo Ella, vielen Dank für das liebe Feedback und Kauf meines Buches! Ich freue mich besonders, auch Kommentare über das Buch zu lesen, da ich da echt viel Arbeit reingesteckt habe, es aber naturgemäß nicht so häufig bewertet wird wie die Videos. Ich wünsche jedenfalls ganz viel Erfolg und eine TOP-Note am Ende des Semesters :o) ... LG!
Kurzes Tutorium Statistik Sehr gerne! Ich dachte mir, wenn die Videos schon so gut sind, ist es das Buch auch, und da habe ich mich nicht getäuscht. Ist wirklich super gelungen und die Arbeit absolut wert.😊
diese videos sind super. danke! hätte mir nie gedacht, das alles in so kurzer zeit verstehen zu können! ist ja eigentlich doch recht simpel das ganze, kommt mir vor.. ein eigenes zum t-test wäre auch ganz hilfreich gewesen, aber den werde ich schon hinbekommen. also herzlichen dank! :)
Hallöle, jetzt muss ich doch auch mal meinen Senf dazugeben. Vielen Dank für die tollen Videos! Sie sind eine super Unterstützung, zum lernen und als kleine (witzige) Ergänzung zum dicken Gollwitzer Wälzer! 😊👍 Ein Video zum Testniveau wäre wirklich super, hab zwar bald meine Statistik Prüfung, aber das α mal anschaulich erklärt bekommen schadet nie. So zurück an die Bücher! Machen Sie weiter so! 😊
Hallo - vielen Dank für das liebe Feedback! An meiner Witzigkeit arbeite ich noch (das ist im Video echt viel schwerer als im richtigen Leben), aber wenn ich beim Gollwitzer helfen kann, freut es mich natürlich auch schon :o) ... LG und viel Erfolg!
Hallo, vielen Dank für die tollen Videos, das ist alles sehr schön anschaulich und verständlich erklärt! Ich hätte jedoch eine Frage zu einer der Voraussetzung von ANOVAs, zur Normalverteilung. Kann man das bei einem Stichprobenumfang von 5, wie hier im Video überhaupt nachweisen, dass die Daten normal verteilt sind? Und wenn ja, wie vertrauenswürdig ist das bei so einer kleinen Stichprobe? Kann man sich den Test dann nicht sparen?
Hallo Anna, danke für das Feedback! Zur Frage würde ich gerne eine etwas längere Antwort geben: 1. Bei einem Stichprobenumfang von 5 wird es schwer sein, die Normalverteilungsannahme statistisch abzulehnen. Wenn ein Test quasi keine Chance hat, negativ auszugehen, kann man ihn auch bleiben lassen. Also: Wir haben hier keine Möglichkeit statistisch festzustellen, ob die Voraussetzungen für die ANOVA erfüllt sind. 2. Unter der Annahme, dass die Normalverteilungsvoraussetzung erfüllt ist, ist die ANOVA auch bei einem kleinen Stichprobenumfang wie hier anwendbar (wie man ja auch im Ergebnis gesehen hat: es gibt die Möglichkeit, die Nullhypothese zu verwerfen). 3. Nun zur eigentlichen Frage: Ist es sinnvoll, einen Test durchzuführen, wenn man nicht statistisch bewerten kann, ob seine Voraussetzungen erfüllt sind? - Unter streng mathematischen Gesichtspunkten wird der Test hierdurch sicherlich entwertet und man müsste sagen, dass der Test hier keinen Sinn ergibt. - Unter praktischen Gesichtspunkten wird man hier aber Abstriche machen müssen, denn man hat es nur sehr selten mit Situationen zu tun, in der alle Voraussetzungen nachprüfbar erfüllt sind. Im Beispiel mit den Mützen würde man dann die Frage stellen "Ist es vernünftig anzunehmen, dass die Dehnungsgrade normalverteilt sind?" Wenn man diese Frage mit "ja" beantworten kann, dann müsste man das Ergebnis der ANOVA zumindest als informativ ansehen. Der letzte Punkt ist auch der, den ich gerne hervorheben möchte: Selbst wenn der Stichprobenumfang ok ist, findet man in der Praxis so gut wie nie absolut "reine" Bedingungen vor. Deswegen muss man auch ein bisschen flexibel in der Anwendung sein (weil man sonst immer nur zu der Aussage "das kann man nicht genau wissen" käme - damit macht man sich auf Dauer keinen guten Ruf). Umgekehrt bedeutet das aber auch, dass man nicht so absolut bei seinem Urteil sein darf. Ich würde immer nur sagen "die Ergebnisse deuten auf ... hin" statt "es ist so". Je öfter man dieselbe Frage aus verschiedenen Blickwinkeln, unter verschiedenen Bedingungen und mit unterschiedlichen Datensätzen bearbeitet hat, und je öfter die Ergebnisse in dieselbe Richtung deuten, umso sicherer kann man sich der Richtigkeit des Urteils sein. Das braucht aber Zeit; so lange muss man eben bescheiden bleiben. Und um noch eine kurze Aussage hinterher zu schieben: Grundsätzlich wäre ein höherer Stichprobenumfang als im Video natürlich wünschenswert - dann hätte man das Beispiel aber nicht so gut durchrechnen können. LG!
Wow, danke für die so schnelle und ausführliche Antwort! Das klingt soweit sehr gut für mich, weil ich innerhalb meiner Masterarbeit nämlich auch Daten auswerten muss, zu denen bisher nur 4-6 Experimente je Setup gemacht wurden und ich schon dachte, dass ich die gar nicht wirklich statistisch auswerten kann. Aber da werde ich nun mal versuchen sinnvoll Annahmen zu treffen und werde am Ende natürlich vorsichtig mit dem Ergebnis sein. Vielleicht könnten Sie mir aber noch ihre Meinung dazu sagen, wann man dann statt auf einen parametrischen Tests auf einen nicht-parametrischen Test, der ohne Normalverteilung auskommt, zurückgreifen sollte. Oder enthält dessen Ergebnis einfach am Ende zu wenig Information, weil er nur auf die Ränge zurück greift? Also wäre in dem Mützenbeispiel z.B. ein Kruskal-Wallis Test eine Möglichkeit gewesen? Liebe Grüße und vielen, vielen Dank!
Hallo Anna, für das Mützen-Beispiel wäre der Kruskal-Wallis-Test geeignet und - wegen des geringen Stichprobenumfangs - sogar besser als die ANOVA. Ich selbst bin ein großer Fan von nichtparametrischen Verfahren, weil sie eben meistens mit weniger Voraussetzungen auskommen und dazu robuster gegen geringfügige Datenänderungen sind: - Bei parametrischen Tests ändert sich die Teststatistik mit jeder kleinen Änderung der Messwerte. - Bei nichtparametrischen Tests verändert sich die Teststatistik nur bei deutlichen Änderungen der Messwerte. - Gerade wenn man die Daten eher als grobe Indikationen (wie z.B. bei Befragungen) statt präzise Messungen (wie z.B. Spannungsmessungen) sehen muss, halte ich das für eine gute Eigenschaft. An Ihrer Stelle würde ich einfach mal mit einem nichtparametrischen Test beginnen. Wenn Sie damit auf signifikante Gruppenunterschiede kommen, ist das durchaus eine solide Aussage. Falls nicht, würde ich zusätzlich die ANOVA rechnen (bzw. können Sie sowieso beides machen) und die Ergebnisse mit der angesprochenen Zurückhaltung schildern und interpretieren. Falls Sie weder auf die eine noch die andere Art signifikanten Unterschiede finden, dann ist das eben so (die vorliegenden Daten untermauern dann eben Gruppenunterschiede, aber es sind eben auch wenige Daten). Einziger Vorbehalt: Achten Sie darauf, was Ihr Betreuer wünscht. Ich habe die Erfahrung gemacht, dass viele Wissenschaftler mit bestimmten Methoden verheiratet sind und dann auch nichts anderes sehen wollen. Das finde ich zwar alles andere als wissenschaftlich ehrbar, aber daran können Sie aktuell nichts ändern - schauen Sie in dem Fall lieber auf Ihre Note. LG und viel Erfolg!
Okay, dankeschön! Wirklich toll, wie viel Engagement Sie hier rein stecken. Erstmal diese tollen Videos mit den genialen bunten Zeichnungen und verständlichen Beispielen und dann antworten Sie auch noch so direkt und umfassend auf Fragen! Ich bin begeistert und habe Ihren Kanal schon weiter empfohlen (unter anderem sogar meiner MA Betreuerin ;)). LG und Danke!
Sehr gutes Video! Vielen Dank dafür! Ich habe jetzt zum ersten mal richtig die einfaktorielle ANOVA verstanden! Allerdings wüsste ich gerne noch eine Sache: Es wurden 3 mal 5 Mützen gewaschen um die Werte zu bekommen, aber könnte man auch einfach 3 mal eine Mütze 5 mal Waschen und die Werte dann nehmen. Also in dem Beispiel sind die einzelnen Werte voneinander unabhängig. Und in meinem Vorschlag wären sie dann ja voneinander abhängig. Funktioniert ANOVA dann trotzdem noch?
+KLearn Hallo KLearn, die Varianzanalyse funktioniert so, wie ich sie gezeigt habe, nur für unabhängige Stichproben (es gibt aber auch eine modifizierte Version für abhängige Stichproben). Abhängigkeiten wären insbesondere dann gegeben, wenn ich mit jedem Waschmittel dieselben 5 Mützen waschen würde (also: Damit die ANAOVA funktioniert, müssen die 5 Modelle, die ich mit A wasche andere sein als die, die ich mit B wasche usw.). - Wenn ich jetzt allerdings 3mal dieselbe Mütze nehme und dann die erste 5mal mit Waschmittel A, die zweite 5mal mit B und die dritte 5mal mit C wasche, müsste man die einfache ANOVA eigentlich zumindest prinzipiell verwenden können (denn ich hätte dann dreimal denselben Bedingungskomplex und lediglich das Waschmittel variiert). - Allerdings wüsste ich dann nicht, ob sich das Ergebnis auf andere Mützenmodelle verallgemeinern ließe (bei einem anderen Modell könnten die Waschmittel ja eine andere Wirkung haben). Es käme also darauf an, ob ich verallgemeinern möchte oder nicht (wenn es mir nur um eine Empfehlung für mein einziges Mützenmodell geht, bräuchte ich ja nicht unbedingt verallgemeinern). - In der praktischen Umsetzung könnte weiter die Schwierigkeit auftauchen, dass bei einmaligem Waschen jeweils keine ausreichende Dehnung feststellbar ist. Nur einmal am Ende messen bringt natürlich auch nichts, denn dann hätte ich lediglich drei Messwerte. Zusammenfassend würde ich also sagen: theoretisch kann die ANOVA funktionieren, wenn ich keine Verallgemeinerung treffen will, praktisch muss man abwägen, ob der Versuchsaufbau die notwendigen Messdaten liefern kann. LG!
Erst mal vorweg. Ein wirklich tolles und verständliches Video. Eine Frage habe ich aber dennoch. Nimmt man nun an, dass lediglich eines der Waschmittel einen Einfluss auf das Dehnungsverhalten der Mützen hat, wie würde sich das rausfinden lassen? Ich schreibe aktuell an meiner Bachelorarbeit und untersuche den Einfluss von künstlichen Lungen auf den Gasaustausch. Dabei vermute ich, dass nur eine der getesteten künstlichen Lungen ausschlaggebend ist.
Hallo Rosius, die ANOVA trifft nur ein globales Urteil; Sie können also nach dem Test lediglich sagen, dass es Unterschiede bei den getesteten künstlichen Lungen gibt. Üblicherweise würde man jetzt alle möglichen Paarungen gegeneinander testen (suchen Sie mal nach "multiple Mittelwertvergleiche"). Bevor Sie das tun, sollten Sie als erstes aber einfach die Mittelwerte des Gasaustausches bei den verschiedenen künstlichen Lungen anschauen: - Wenn alle Mittelwerte im Wesentlichen gleich sind und lediglich einer heraussticht, dann würde dies eigentlich schon Ihre Schlussfolgerung nahelegen. - Falls Sie weiter testen möchten, können Sie z.B. eine ANOVA für alle anderen Lungen (also alle, außer der, die Sie für ausschlaggebende halten) durchführen. Ist Ihre Vermutung richtig, dürfte es in dieser "Restgruppe" keine signifikanten Unterschiede geben. - Oder Sie fassen die Daten der Lungen, die Sie für gleichwertig halten, zusammen, und testen diese gegen die Lunge, die Sie für besonders leistungsstark (oder leistungsschwach) halten, z.B. mit einem t-Test. Viele Grüße, viel Erfolg und danke für das Abo!
Vielen Dank für diese schnelle Antwort. So hatte ich es mir auch vorgestellt, wie ich weiter vorgehen werde. Die Bestätigung des Experten ist aber dennoch sehr hilfreich ;)
Hallo, das ist ein ganz tolles Video. Ich studiere jetzt im Zweitstudium Psychologie, habe früher mal Physik studiert, aber erschreckend viel vergessen - jetzt merke ich im neuen Studiengang aber trotzdem oft, wenn irgendwas nicht schlüssig erklärt wird, ohne meinerseits dann tatsächlich (ohne einen unrealistisch hohen Aufwand an Vertiefung in alte Mathe-Bücher) zu erkennen, wie es besser/stimmiger gehen würde. Manchmal stehen einfach Formeln auf den Vorlesungsfolien, die niemand hinterfragt und alle als gegeben hinnehmen, und so finde ich ein Lernen und Verstehen aber ausgesprochen schwierig. Sie scheinen ein sehr guter Prof zu sein, der "userfreundlich" erklären kann und möchte! Und da Sie freundlicherweise darauf hinweisen, dass Video-Wünsche erlaubt sind, wünsche ich mir eine Erklärung, wieso ausgerechnet (n-k-1)/k * R^2/(1-R^2) eine sinnvolle Prüfgröße für den Determinationskoeffizienten R^2 eines Regressionsmodells ist. Dass R^2 ein Varianzenquotient ist und somit F-verteilt, ist klar. Aber wieso bei einer Prüfung auf R^2 = 0 nun gerade das Verhältnis R^2/(1-R^2) einbezogen wird und woher die Faktoren (n-k-1)/k kommen, ist mir bislang nicht ersichtlich. Ich nehme an, dass hier noch irgendwelche t-Test-Zwischenschritte reinkommen, aber welche? Falls Sie bereit wären, die Zwischenschritte in genauso einem tollen Video aufzudröseln, würde mich das sehr freuen. LG, Sara
Hola, danke für das informative Video, Daumen hoch und Kanal abonniert! Eine Frage bitte noch: Warum muss bei der Varianzanalyse der Einflussfaktor mind. 3 Stufen haben? Wenn nur 2 Stufen vorhanden sind, dann müsste ich den 2 Stichproben t-Test oder den paarweisen Vergleich wählen, korrekt? LG aus Madrid
Danke! Super Video. Ganz verstehe ich es noch nicht, aber ich werde mir dein Video noch ein paar Mal anschauen und im Statistikbuch nachlesen. Hab das Gefühl, dass mir auch deine anderen Videos noch helfen werden!
Hallo Malte, leider noch nicht ... ich musste auch mal ein paar wissenschaftliche Sachen schreiben und hänge deswegen mit den Videos etwas hinterher ... aber es soll bald wieder weiter gehen. LG!
Hallo Herr Bärtl, vielen, vielen herzlichen Dank für die farbenfrohe und witzige Statistik :o). Ich habe mir die letzten Tage alle Ihre Videos angesehen. DANKE für all die Mühe. Es hat mir bisher sehr geholfen. Wie so als typische Studentin. Lerne ich für eine Klausur und bei ANOVA ist mir noch nicht so ganz klar, für was brauche ich den F-Wert, was sagt dieser aus, was kann ich mit diesem Wert anfangen? Wenn ich Wünsche frei hätte, dann würde ich die mehrfaktorielle ANOVA, ANOVA mit Messwiederholung und Diskriminanzanalyse, auch sowas wie die Interpretation von statistischen Werte in Studien oder SPSS Outputs ... wünschen. (Wahrscheinlich geht das zu sehr in die Tiefe,...? Ein riesengroßes Dankeschön, machen Sie weiter mit diesen tollen, bunten, einfach erklärten Video´s Viele Grüße, Carolin
Hallo Carolin, danke für Ihre liebe Nachricht! Der F-Wert dient quasi als "Indikator" für die Glaubwürdigkeit der Nullhypothese "Alle Mittelwerte sind gleich.". Der F-Wert wird (vereinfacht gesagt) umso größer, je weiter die Mittelwerte der Faktorstufen auseinander liegen. Ein F-Wert in der Nähe von 0 deutet also daraufhin, dass die Nullhypothese stimmen könnte, je größer er wird, umso unwahrscheinlicher ist es, dass die Nullhypothese stimmt. LG und viel Erfolg!
VIELEN DANK FÜR DIE GANZEN HILFREICHEN VIDEOS! Ich hab damit meine Prüfung in Forschungsmethoden geschafft, weil sie mir beim besseren Verständnis geholfen haben. Ich hab mir geschworen nach Bestehen hier einen Kommentar drunter zu verfassen :D Schade, dass wir nicht auch so tolle Statistik Profs an der TU haben. Liebe Grüße & weiter so :) PS: Vielleicht schaue ich aus reinem Interesse mal wieder rein ;D Denn je mehr man verstanden hat, desto mehr Spaß macht es.
+Dragonetta 23 Hallo Dragonetta, ganz lieben Dank für das lange Feedback!!! Ich freue mich immer sehr wenn mir jemand schreibt, dass meine Videos beim Klausur bestehen geholfen haben, denn genau dafür sollten sie ja sein. Weitere Besuche meiner Seite auch nach der Klausur wären natürlich toll, aber ich kann's ehrlich gesagt auch verstehen, wenn man dann nicht mehr so regelmäßig reinschaut ... aaaber: umso schöner, wenn doch :o) ... LG und alles Gute!
Danke fürs Video. Echt gut! Nur noch eine Frage: wenn die abhängige Variable nominalskaliert ist, und die unabhängige Variable intervallskaliert, kann ich auch eine Varianzanalyse machen?
Hallo Jordi, das spielt keine Rolle, der Test weiß ja nicht, was Ursache und was Wirkung ist, ob es z.B. unterschiedlich hohe Einkommen (metrisch) in verschiedenen Wohngegenden (nominal) gibt, weil dort die Berufschancen besser sind, oder ob Menschen eine bestimmte Wohngegend wählen, weil sie ein höheres Einkommen haben. Der Test stellt einfach fest, ob signifikante Mittelwertunterschiede ausgemacht werden können, wenn ich die Einkommen nach verschiedenen Wohngegenden sortiere. LG und viel Erfolg!
Moin, vielen Dank für deine phänomenalen Lehrvideos. Kannst Du ein Video zur konfirmatorischen Faktorenanalyse erstellen? Das geht einfach nicht rein in den Kopf...
Vielen Dank für das tolle Video, wirklich anschaulich erklärt! Endlich hab ich die Varianzanalyse auch mal gut verstanden. Die anderen Videos müssen mir wohl auch noch zur Klausurvorbereitung dienen :)
Super tolles Video. Sehr gut erklärt. Vielen Dank. Aber wieso müssen es unbedingt drei Faktoren sein. Ich befasse mich gerade mit einem Problem, das nur zwei Faktoren hat. Kann ich die Varianzanalyse jetzt nicht anwenden? Falls nicht, welches Verfahren nehme ich dann?
+Ricardo L Hallo Ricardo, doch, man kann die Varianzanalyse trotzdem verwenden, erhält aber dasselbe Ergebnis, wie wenn man einen zweiseitigen t-Test auf die Hypothese, die Mittelwerte der beiden Faktorstufen seien gleich, anwendet. Meine Aussage am Anfang des Videos bezieht sich eher darauf, dass man bei lediglich zwei Faktorstufen ja eigentlich nur eine Paarung (Stufe 1 - Stufe 2) hat und deswegen etwas mehr ins Detail schauen kann. Sobald die Zahl der Faktorstufen größer als 2 ist, steigt die Zahl der Paarungen überproportional (bei 3 Stufen 3 Paare, bei 4 Stufen 6 Paare, bei 5 Stufen 10 Paare usw.). Wenn man dann nicht alle Paarungen einzeln betrachten möchte, wählt man die Varianzanalyse, die global die Faktorstufen vergleicht aber dafür auch nur eine globale Antwort liefert (also "Es gibt generelle/gibt keine generellen Unterschiede zwischen den Faktorstufen." statt "In Faktorstufe j gibt es signifikant höhere Ausprägungen der Zielvariable als in Faktorstufe k."). Und wie gesagt - bei lediglich 2 Faktorstufen kann man die etwas detailliertere Antwort liefern ohne zusätzlichen Aufwand betreiben zu müssen, weswegen man sich dann für die etwas detailliertere Antwort entscheidet. Ich hoffe, dass das halbwegs verständlich war - im Text lässt sich sowas leider immer schlecht erklären. Unabhängig davon sollte man aber die formalen Voraussetzungen für die Anwendung der Testverfahren prüfen - da geht es um Normalverteilungsannahmen, Abhängigkeit/Unabhängigkeit der Stichproben und Annahmen über die Varianzen etc. Vielleicht sollten Sie sich am besten vor Ort noch einmal von einem Statistiker beraten lassen. LG!
+Kurzes Tutorium Statistik Okay danke. Ich habe die Antwort gut verstanden. Also eher den t-Test nehmen. Dann werde ich mich mal mit diesem beschäftigen. Zumal ich ein weiteres Problem habe. Meine Stichproben sind nicht gleich groß :-( Ich hoffe dafür findet sich noch eine Lösung.
Dass die Stichproben unterschiedliche Umfänge haben, macht nichts. Der t-Test ist trotzdem geeignet, solange die Gesamtheiten, aus denen beide Stichproben entstammen, als (halbwegs) normalverteilt unterstellt werden können und in etwa dieselbe Varianz aufweisen
Vielen Dank 😊 ich würde mich auch freuen wenn sie noch mehr Videos zu Inferenzstatistik und Kombinatorik Grundlagen also Aufgaben und Rechnungen machen würden. Und Konfidenzintervall habe ich keins gefunden oder gehört es zu Kombinatorik weiß ich nicht
Danke, gutes Video! Eine Frage hab ich noch: Ich weiß also nun, dass das Waschmittel einen Einfluss hat. Wie finde ich aber nun heraus, welches der Waschmittel? Es könnte doch sein, dass nur Waschmittel A den Unterschied macht und der Unterschied zwischen B und C nicht signifikant geworden wäre?
Hallo Laura! - Zunächst könnte man ja einfach sagen - es gibt signifikante Unterschiede, also nehme ich das Waschmittel, bei dem ich im Durchschnitt die geringste Dehnung hatte. - Das mag aber unfair und vielleicht auch ungünstig sein, denn vielleicht wurde das Ergebnis ja nur durch das schlechteste Waschmittel signifikant und zwischen dem ersten und zweiten gab es gar keinen deutlichen Unterschied. Wenn also das durchschnittlich zweitbeste (aber eben nicht signifikant schlechtere) Waschmittel kostengünstiger ist oder besser riecht, würde ich vielleicht lieber das verwenden. - Deswegen führt man in solchen Fällen sogenannte post-hoc-Tests durch. Die dienen genau der Klärung solcher Fragen. de.wikipedia.org/wiki/Post-hoc-Test - Post-hoc testet man paarweise (also A gegen B, A gegen C, B gegen C). - Warum testet man dann nicht direkt paarweise? Weil es ja sein kann, dass man im ersten Schritt sehr viele Faktoren zunächst mal global untersuchen möchte um diejenigen herauszufiltern, bei denen sich genaueres Hinschauen lohnt. Je nachdem, wie viele Faktorstufen ein Faktor hat, entstehen nämlich sehr viele Paare (bei 5 Stufen hätte man z.B. schon 10 Paare, bei 6 Stufen 15 Paare). LG und viel Erfolg!
Hallo Herr Bärtl, bin heute zufällig beim Suchwort Statistik auf Ihr Tutorial gestoßen (bin Fan von Prof. Walter Krämer). Bin selber als Black Belt of 6 Sigma in Statistik etwas unterwegs, aber natürlich nicht so verständlich und anschaulich wie Sie. Hätte einen großen Wunsch vielleicht mal ein Video zum Statistik-tool #1 für Ingenieure bei Problemlösungen zum DOE bzw. statistische Versuchsplanung zu bringen? LG CK
Hallo Herr Karbig, vielen Dank für die freundliche Nachricht und das Abo! DoE/statistische Versuchsplanung scheint tatsächlich ein stark nachgefragtes Thema zu sein ... in diesem Sinne werde ich es wohl mal angehen (vermutlich sollte ich vorher noch die MANOVA erklären). Danke jedenfalls für den Wunsch und LG!
Ich würde mich sehr über ein Video zu Gini's mean difference freuen. Da hänge ich ein bisschen und deine Videos sind immer anschaulich und verständlich:)
