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Erschienen in:
Stichprobe, Zufallsvariable – Histogramm, Dichteverteilung Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Das Lineare Modell: $t$-Test und ANOVA in R

verfasst von : Carsten F. Dormann

Erschienen in: Parametrische Statistik

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Dieses Kapitel setzt Kapitel 11 in R um. Über t-Test und Varianzanalyse (ANOVA) hinaus stellen wir vor, wie kategoriale Vergleiche nach der Varianzanalyse auf statistisch signifikante Unterschiede getestet werden können (post-hoc Tests).

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Vorheriges Kapitel Das Lineare Modell: $t$-Test und ANOVA
Nächstes Kapitel Hypothesen und Tests
Fußnoten
1
Levenes Test ist auch im Paket lawstat in der Funktion levene.test implementiert.
 
2
Da die F-Verteilung bei 0 gegen Unendlich geht müssen wir den abgebildeten Wertebereich durch das Argument ylim manuell beschränken.
 
3
6*(pairwise.t.test(Hunde$Gewicht, Hunde$Rasse, p.adjust.method=″​none″​)$p.value).
 
Metadaten
Titel
Das Lineare Modell: $t$-Test und ANOVA in R
verfasst von
Carsten F. Dormann
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Parametrische Statistik

Print ISBN: 978-3-662-54683-3

Electronic ISBN: 978-3-662-54684-0

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-54684-0_12