Link - Frau Prof. Dr. rer. nat. Kira Klenke - Hochschule Hannover

3.2.5 Scheffé – Test und adjustierte Erwartungswerte
Statistische Modelle
Da der Faktor Haltung dreistufig ist (Boden-, Freiland- und Käfighaltung),
musste im Weiteren noch kontrolliert werden, ob sich wirklich jede Stufe von
den anderen beiden signifikant unterscheidet oder ob es auch Faktorstufen
gibt, die keinen signifikanten Unterschied zeigen. Dafür wurde der Scheffé –
Test genutzt. Die Basis für diesen Test bilden hier die adjustierten Erwar-
tungswerte, die unabhängig von unterschiedlichen Zellbesetzungszahlen der
Faktorkombinationen sind.
Die allgemeine Hypothese
rt
H µ µ = 0 (vergl. Kapitel 2.4.4) stellt sich
0 : r.
t.
für den Faktor Haltungsform des Endmodells wie folgt dar:
FB
KB
H µ µ = 0 , µ µ = 0
: 0 F . B.
KF
H µ µ = 0 .
: 0 K . F .
H und
: 0 K . B.
F steht dabei für Freilandhaltung, K für Käfighaltung und B für Bodenhaltung.
Der Punkt sagt aus, dass die adjustierten Erwartungswerte jeweils über alle
Stufen des zweiten Faktors, also der Betriebsgrößenklasse gebildet werden.
PROC GLM DATA=neu;
CLASS Haltung Groesse;
MODEL Verluste1000wo = Haltung | Groesse;
LSMEANS Haltung | Groesse/PDIFF ADJUST=Scheffe;
RUN;
SAS-Programm 3.2.3: Prozedur GLM mit adjustierten Erwartungswerten und Test nach
Scheffé für das Endmodell
Im SAS-Programm 3.2.3 wird ersichtlich, dass hier, anders als im allgemeinen
SAS-Programm 2.4.1, auch die adjustierten Mittelwerte der einzelnen Faktor-
stufenkombinationen berechnet und mit dem Scheffé – Test verglichen wer-
den.
Der SAS- Output dieser Prozedur wird im Folgenden dargestellt.
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