Link - Frau Prof. Dr. rer. nat. Kira Klenke - Hochschule Hannover
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Statistische Methoden und Vorbereitung der Daten<br />
Durchgänge ausmacht, wurde sie aus weiteren Analysen vollständig ausge-<br />
schlossen. Nach Ausschluss des Ausreißers aus der Käfighaltung (siehe Kapi-<br />
tel 2.4.5) und der 14 Durchgänge in der Volierenhaltung beruhen somit weitere<br />
Analysen, die über die rein deskriptive Sichtweise hinausgehen, auf 660 von<br />
675 Datensätzen.<br />
2.4.4 Varianzanalyse<br />
Mit Hilfe von Varianzanalysen wird der Einfluss von einem Faktor (einfaktoriel-<br />
le Varianzanalyse) oder meh<strong>rer</strong>en Faktoren (mehrfaktorielle Varianzanalyse)<br />
mit qualitativ erfassten Merkmalsausprägungen auf eine quantitativ erfasste<br />
Größe untersucht.<br />
Eine einfaktorielle Varianzanalyse stellt sich nach Fahrmeir [et al.], 2001, S.<br />
500f. folgendermaßen dar:<br />
y +<br />
= µ + α e<br />
ij<br />
i ij .<br />
für i = 1 bis a und j = 1 bis ni.<br />
y ij benennt den beobachteten Wert des j-ten Individuums in der i-ten<br />
Stufe des Faktors A<br />
µ ist der Gesamtmittelwert, der auch als globaler Erwartungswert<br />
bezeichnet wird<br />
α i stellt die feste Abweichung des Mittelwerts der i-ten Stufe des<br />
Faktors A vom Gesamtmittelwert µ dar, wobei die Summe aller<br />
α i null betragen muss<br />
e ij bezeichnet den zufälligen individuellen Restfehler des j-ten Indi-<br />
viduums in der i-ten Stufe des Faktors A, wobei die Summe aller<br />
e ij null betragen muss.<br />
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