// ANOVA mit geplanten Kontrasten //
Im Anschluss an eine signifikante ANOVA steht die Frage, welche der Gruppen sich unterscheiden. Wenn man keine Vermutungen hat, rechnet man post-hoc-Tests. Hat man allerdings Vermutungen, welche Gruppen höhere/niedrigere Werte aufweisen, kann man im Vorfeld geplante Kontraste definieren. Konkret sieht es meist so aus, dass zwischen Interventionsgruppe(n) und Kontrollgruppe ein Unterschied vermutet wird - nach dem Motto: Hauptsache eine Intervention.
Im konkreten Beispiel ist eine Gruppe Untrainierter (=Kontrollgruppe) wohl hinsichtlich des Ruhepulses unterschiedlich zu den beiden Interventionsgruppen (normal und gut trainierte). Dieses Szenario ist der erste Kontrast, wozu in R Koeffizienten definiert werden müssen. Hier ist es wichtig, dass die Koeffizientensumme stets 0 beträgt, was ich im Video ausführlich zeige. Der zweite Kontrast vergleicht die beiden Interventionsgruppen, weil man der stärker trainierten Gruppen einen niedrigeren Ruhepuls zuschreibt als der mäßig trainierten Gruppe. Hierbei spielt die Kontrollgruppe keine Rolle mehr.
Das ganze kann man in R mit der Funktion contrasts realisieren. Diese schreibt die Kontraste in den Dataframe. Dann ist lediglich mit der summary.aov()-Funktion das damit gerechnete Modell mit noch zu beschrifteten Kontrasten auszuwerten. Das Vorgehen zeige ich detailliert im Video.
Bei Fragen und Anregungen zu ANOVA mit geplanten Kontrasten in R, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc
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00:00 Einleitung und Definition geplanter Kontraste
00:18 Beispielszenario für geplante Kontraste
00:45 Voraussetzungen in R für geplante Kontraste
01:46 Deskriptive Voranalyse für die ANOVA
02:15 "Normale" ANOVA rechnen
03:36 Kontraste definieren
05:54 Kontraste in den Data Frame hinzufügen
06:47 ANOVA mit Kontrasten rechnen
07:24 Ergebnisse der Kontraste ausgeben lassen und interpretieren
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