Statistische Analysen der Einflussfaktoren auf die ...
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Material und MethodenA <strong>auf</strong> <strong>die</strong> Zielvariable viermal geringer als bei <strong>der</strong> zweiten Stufe von B und doppelt so großwie bei <strong>der</strong> ersten Stufe von B. Insgesamt haben <strong>die</strong> Stufen des Faktors A <strong>auf</strong> je<strong>der</strong> <strong>der</strong>Stufen des Faktors B unterschiedliche Effekte <strong>auf</strong> <strong>die</strong> Zielvariable.Tab. 3.12: Fiktives Beispiel für WechselwirkungenStufen Faktor BStufen Faktor A B1 B2 BjA1 1 8 2A2 3 2 8Ai 7 5 4Zur Veranschaulichung können Wechselwirkungen graphisch dargestellt werden. DieStufen des Faktors A werden dabei <strong>auf</strong> <strong>der</strong> x-Achse abgetragen. Eingezeichnet werden<strong>die</strong> Mittelwerte <strong>der</strong> Stufen des Faktors B. Bestehende Wechselwirkungen äußern sichdurch eine Nichtparallelität <strong>der</strong> Kurven (Abb. 3.5). Gibt es keine Wechselwirkungen, soverl<strong>auf</strong>en <strong>die</strong> Kurven parallel (Abb. 3.6).1010Mittelwerte86420B1 B2 BjStufen des Faktors BA1A2AiMittelwerte86420B1 B2 BjStufen des Faktors BA1A2AiAbb. 3.5: Wechselwirkungen zwischen denFaktoren A und BAbb. 3.6: keine Wechselwirkungen zwischenden Faktoren A und BResiduenAls Voraussetzung für das Varianzanalysemodell gilt <strong>die</strong> Normalverteilung <strong>der</strong> Residuen(e). Die Residuen ergeben sich aus <strong>der</strong> Differenz <strong>der</strong> aus dem Modell geschätzten Werteund <strong>der</strong> beobachteten Werte (DUFNER et al. 2004, S. 203):e = y − yˆ,iii42
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