ScholarGate
Assistent
Hypothesis testClassical statistics

Robuste Zwei-Wege-ANOVA

Die robuste Zwei-Wege-ANOVA testet Haupteffekte und Interaktionen von zwei kategorialen Faktoren auf eine kontinuierliche Zielvariable unter Verwendung von getrimmten Mittelwerten und Winsorisierten Varianzen. Sie liefert gültige Schlussfolgerungen, wenn die Standardannahmen der ANOVA – Normalität, Homoskedastizität und Abwesenheit von Ausreißern – verletzt sind.

Mit StatMind anwendenDemnächstVideoDemnächstDownload slides

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Quellen

  1. Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
  2. Keselman, H. J., Wilcox, R. R., & Lix, L. M. (2003). A generally robust approach to hypothesis testing in independent and correlated groups designs. Psychophysiology, 40(4), 586–596. DOI: 10.1111/1469-8986.00060

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Two-Way Analysis of Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/robust-two-way-anova

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referenziert von

ScholarGateRobust two-way ANOVA (Robust Two-Way Analysis of Variance). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/statistics/robust-two-way-anova · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026