FAQ-332 Was ist ein balanciertes Design in der Analyse mit wiederholten Messungen?
Balanced-Design
Letztes Update: 08.03.2017
Eine Analyse mit wiederholten Messungen, bei der die gleiche Messungen mehrmals in einer einzelnen Gruppe von Prüfobjekten erfasst wird, erfordert, dass die Eingabedaten einem balancierten Design in der Analyse folgen.
Ein balanciertes Design bedeutet, dass die Anzahl der Versuchseinheiten jeder Faktorstufe gleich groß ist. Nehmen Sie den folgenden Datensatz als Beispiel.
| Prüfobjekt |
Faktor1 |
Faktor2 |
Daten |
| 1 |
aa |
cc |
8,5 |
| 1 |
aa |
dd |
11 |
| 2 |
aa |
cc |
8,5 |
| 2 |
aa |
dd |
10,5 |
| 3 |
aa |
cc |
9,5 |
| 3 |
aa |
dd |
12 |
| 1 |
bb |
cc |
9 |
| 1 |
bb |
dd |
12,5 |
| 2 |
bb |
cc |
9 |
| 2 |
bb |
dd |
11,5 |
| 3 |
bb |
cc |
10 |
| 3 |
bb |
dd |
13 |
Faktor1 und Faktor2 haben beide 2 Stufen. Daher ist die Kombination der Stufen 4: aa*cc, aa*dd, bb*cc, bb*dd.
Gleichzeitig können Sie sehen, dass all diese 4 Kombinationen 1 (die gleiche) Beobachtung für jedes Prüfobjekt (Subjekt) haben.
In diesem Fall folgt der Datensatz einem balancierten Design, erfüllt die Anforderungen an die Eingabedaten der ANOVA mit wiederholten Messungen.
Die folgenden Funktionen in Origin erfordern Eingabedaten, die einem balancierten Design folgen:
-
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Hinweise:
Vor Origin 2015 haben die einfache und die zweifache ANOVA mit wiederholten Messungen auch Daten mit einem balancierten Design erforderlich gemacht.
Ab Origin 2015 wurden fehlende Werte in den Daten listenweise aus der ANOVA mit wiederholten Messungen ausgeschlossen, um Daten in einen balancierten Zustand zu bringen.
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Schlüsselwörter:ANOVA, Friedman, wiederholte Messungen
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