Um den Bonferroni-Test nach einer ANOVA in R durchzuführen, kannst du die Funktion `pairwise.t.test()` oder die `emmeans`-Bibliothek verwenden. Hier ist ein Beispiel, wie du den Bonferroni-Test m...
Was bedeuten 'Sum Sq' und 'mean Sq' im Zusammenhang eines Outputs von einer ANOVA in R?
Antwort vomIn der Ausgabe einer ANOVA (Analysis of Variance) in R stehen "Sum Sq" und "Mean Sq" für folgende Begriffe: 1. **Sum Sq (Sum of Squares)**: Dies ist die Summe der Quadrate der Abweichungen. Es misst die Gesamtvariabilität in den Daten, die durch die verschiedenen Faktoren erklärt wird. In der ANOVA-Tabelle gibt es normalerweise mehrere "Sum Sq"-Werte, die die Variabilität durch die verschiedenen Faktoren und die Residuen (Fehler) darstellen. 2. **Mean Sq (Mean Square)**: Dies ist der mittlere Quadratwert, der berechnet wird, indem die Summe der Quadrate durch die entsprechenden Freiheitsgrade (Degrees of Freedom) geteilt wird. Es gibt ebenfalls mehrere "Mean Sq"-Werte in der ANOVA-Tabelle, die die mittlere Variabilität durch die verschiedenen Faktoren und die Residuen darstellen. Die ANOVA-Tabelle in R könnte beispielsweise so aussehen: ``` Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Factor1 1 10.00 10.00 5.00 0.035 Factor2 2 20.00 10.00 5.00 0.025 Residuals 30 60.00 2.00 ``` Hier bedeutet: - **Df**: Freiheitsgrade - **Sum Sq**: Summe der Quadrate - **Mean Sq**: Mittlerer Quadratwert (Sum Sq / Df) - **F value**: F-Wert, der verwendet wird, um die statistische Signifikanz zu testen - **Pr(>F)**: p-Wert, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass der beobachtete F-Wert unter der Nullhypothese auftritt Weitere Informationen zur ANOVA in R findest du in der Dokumentation von R: [R Documentation](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/aov).
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