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ANOVA für Pflanzenwachstum

In dieser Übung führst du eine einfaktorielle ANOVA durch, um Mittelwerte über drei Gruppen zu vergleichen.

So eine Aufgabe kann in Vorstellungsgesprächen aus verschiedenen Bereichen auftauchen, z. B. im Engineering, Marketing und Gesundheitswesen.

Erinnere dich: Die Annahmen der ANOVA sind:

  • Unabhängigkeit der Beobachtungen
  • Normalverteilung
  • Homogenität (Gleichheit) der Varianzen

Die beiden letzten Annahmen kannst du mit dem Shapiro-Wilk-Test bzw. Bartlett-Test prüfen.

Die Null-hypothese einer einfaktoriellen ANOVA besagt, dass die Mittelwerte der Gruppen gleich sind. $$ H_0: \mu_1 = \mu_2 = … = \mu_n $$

Verwende oneway.test(), um in dieser Übung eine ANOVA durchzuführen.

Achtung! Bisher haben wir tapply() genutzt, um deskriptive Statistiken über Gruppen zu berechnen. Mit dieser Funktion können wir aber auch statistische Tests über Gruppen hinweg durchführen!

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistik-Interviewfragen in R üben

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Test normality across groups
tapply(___, PlantGrowth$group, FUN = ___)

# Check the homogeneity of variance
___(___ ~ group, data = ___)
Code bearbeiten und ausführen