Lüpsen, Haiko (2020). Varianzanalysen - Prüfen der Voraussetzungen und nichtparametrische Methoden sowie praktische Anwendungen mit R und SPSS, Vetrsion 4.2. Technical Report.
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Abstract
Die Voraussetzungen der parametrischen 1- und mehrfaktoriellen Varianzanalyse, mit und ohne Messwiederholungen, werden besprochen. Ferner werden eine Reihe von alternativen Verfahren vorgestellt, insbesondere einige nichtparametrische, darunter RT (rank transform), INT (inverse normal transform), ART (aligned rank transform), Puri & Sen (L statistic), van der Waerden und Akritas & Brunner (ATS anova type statistic), die sich auf die parametrische Varianzanalyse zurückführen lassen, sowie dichotome und ordinale logistische Regression, als auch generalized linear models (GEE und GLMM) als Verallgemeinerungen für gemischte Versuchspläne. Hierzu werden Lösungen mit R und SPSS ausführlich gezeigt.
Item Type: | Preprints, Working Papers or Reports (Technical Report) | ||||||||
Translated title: |
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Translated abstract: |
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Creators: |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:38-355406 | ||||||||
Number of Pages: | 295 | ||||||||
Date: | November 2020 | ||||||||
Language: | German | ||||||||
Faculty: | Faculty of Mathematics and Natural Sciences | ||||||||
Divisions: | Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Mathematics and Computer Science | ||||||||
Subjects: | Data processing Computer science General statistics |
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Uncontrolled Keywords: |
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Refereed: | No | ||||||||
URI: | http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/35540 |
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