Wie stelle ich fest ob zwei Stichproben, die durch 2 oder mehr Variablen beschrieben werden, signifikant verschieden sind?
Datensatz für Multidimensionale Tests XLS98.0 KB
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Pro Statistische Kernsoftware
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Voraussetzungen
- Windows:
- Versionen: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
- Excel: 97 oder höher
- Prozessor: 32 oder 64 bit
- Festplattenspeicher: 150 MB
- Mac OS X:
- OS: OS X
- Excel: X, 2004 und 2011
- Festplattenspeicher: 150 MB
- Windows:
Vorteile von XLSTAT
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Praktisch und einfache Benutzung
Praktisch und einfache Benutzung XLSTAT ist perfekt in Microsoft Excel integriert, das das am meisten benutzte Tabellenkalkulationsprogramm ist. Dank dieser Integration und der gleichen Philosophie wie Excel, ist die Benutzung von XLSTAT leicht. Die Software ist in einem speziellen Reiter verfügbar, der das Menu der XLSTAT-Module enthält. Die verfügbaren Analysen sind in Gruppen ähnlicher Funktion zusammengefasst. Die Dialogfenster sind einfach und Ihre Einstellungen verständlich.
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Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse
Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse Einer der größten Vorteile von XLSTAT ist die Tatsache, das die Daten und Ergebnisse ohne Einschränkung kommuniziert werden können. Denn die Daten und Ergebnisse werden in Microsoft Excel gespeichert und sind daher allen zugänglich. Eine XLSTAT Lizenz oder ein Programm zur Ansicht ist nicht erforderlich, um die Daten und Ergebnisse zu empfangen und anzusehen. Darüber hinaus sind die Ergebnisse leicht in andere Programme von Microsoft Office, wie PowerPoint kopierbar, was Ihnen das Erstellen von Präsentationen mit ausgezeichneten Diagrammen in wenigen Minuten erlaubt.
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Modular
Modular XLSTAT ist ein modulares Produkt um XLSTAT-Pro herum, das die Basissoftware von XLSTAT darstellt. XLSTAT-Pro schließt bereits alle verbreiteten statistischen Funktionen und multivariaten Datenanalysen ein. Die fortgeschrittenen Funktionen sind ebenfalls in zusätzlichen Modulen verfügbar, die speziellen Anforderungen gerecht werden. So können Sie Ihre Software an Ihre eigenen Anforderungen anpassen, was sie attraktiver werden lässt.
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Didaktisch
Didaktisch Die XLSTAT Ergebnisse sind nach Analysen aufgebaut und einfach durchzublättern. Darüber hinaus sind den Ergebnissen nützliche Informationen hinzugefügt, um die Interpretation zu erleichtern.
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Preiswert
Preiswert XLSTAT ist eine modulare, komplette Statistik- und Datenanalysesoftware, die sich an alle Ihre analytischen Anforderungen Ihrer Organisation anpasst. Der Preis ist sehr gering, was Ihnen eine quasi sofortige Amortisierung erlaubt. Alle XLSTAT Lizenzen schließen ein Support und eine Unterstützung hervorragender Qualität ein.
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Zugänglich
Zugänglich Wir setzen uns ein, XLSTAT so vielen Personen wie möglich durch eine Benutzerschnittstelle in vielen Sprachen darunter Deutsch, englisch, französisch, spanisch, italienisch, portugiesisch, polnisch, chinesisch und japanisch zugänglich zu machen.
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Automatisierbar und personalisierbar
Automatisierbar und personalisierbar Die Mehrzahl der in XLSTAT verfügbaren Funktionen können direkt aus Visual Basic for Applications von Microsoft Excel heraus aufgerufen werden. Sie können in Ihre Routinen integriert werden, um Ihren Anforderungen einer speziellen Anwendung gerecht zu werden. Das Hinzufügen von Ergebnistabellen, Diagrammen, oder das Verändern bereits existierender ist vereinfacht. Darüber hinaus schließt XLSTAT die Werkzeuge zur Erzeugen des VBA Kodes für die Dialogfenster ein, so dass Sie Ihre Analysen vom VBA Editor heraus einfach reproduzieren können, indem Sie die Einstellungen automatisch laden. Diese Automatisierung der Analysen wird Ihnen viel Zeit einsparen.
Eine Excel-Mappe mit den Daten und den Ergebnissen, die in diesem Tutorial behandelt werden, kann hier heruntergeladen werden. Dieses Tutorial benutzt erzeugte Daten, die mittels des Tools zur Stichprobenziehung nach einer Verteilung von XLSTAT erstellt wurden. Die ersten drei Spalten wurden aus einer Normalverteilung N(0,1) gezogen. Die folgenden Spalten wurden aus einer normalen Verteilung N(2, 5) für G1, einer normalen Verteilung N(2.2, 5.2) für G2 und einer normalen Verteilung N(8, 7) für G3.
Um die Benutzung dieses Tool besser zu verstehen und die Relevanz der Tests zu betrachten, wird zunächst ein multidimensionaler Test auf den ersten 3 Spalten und dann auf den folgenden 3 Spalten und schließlich auf den gesamten 6 Spalten zusammen durchgeführt.
1. Test auf den ersten drei Spalten
Sobald XLSTAT-Pro aktiviert ist, wählen Sie den Befehl XLSTAT/ Parametrische Tests / Multidimensionale Tests, oder klicken Sie auf den entsprechenden Button der Toolbar Parametrische Tests (siehe unten).
Nach dem Klicken auf den Button erscheint ein Dialogfenster. Wählen Sie die den ersten drei Spalten entsprechenden entsprechenden Daten auf den Excelblatt aus, dann die wählen Sie die Spalte B, die den Gruppenidentifikator enthält.
Die Ergebnisse zeigen für beide Mittelwerte (Wilks Test) und Kovarianzmatrizen (Box und Kullback Tests), das die drei Gruppen als identisch angesehen werden können und von der gleichen Population stammen. Man stellt mit den Fisher Abständen fest, dass der Abstand zwischen G1 einerseits und G2 oder G3 andererseits größer als die Abstände zwischen G2 und G3 sind, jedoch nicht signifikant..
2. Test auf den letzten drei Spalten
Dieses Mal wurden nur die letzten drei Spalten ausgewählt.
In diesem Fall decken die Tests der Mittelwerte den Unterschied auf: Der Wilks Lambda Test lässt den Schluss zu, dass ein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppenmittelwerten besteht. Man erkennt, dass die Mahalanobis Abstände sinnvoll sind, falls Gruppe 3 betroffen ist. Es ist nicht überraschend, dass kleine Unterschiede zwischen den ersten beiden Gruppen nicht als signifikant erkannt wurden, da der Umfang der Stichprobe zu klein ist um solch eine kleine Differenz zu identifizieren.
Betrachtet man die Kovarianzmatrizen, so sind die Box Tests im Begriff fast einen Unterschied anzuzeigen, der p-value liegt bei 0.06. Jedoch schlägt der Kullback Test fehl und zeigt keine Differenz an. Die ist auf die kleine Gruppengrösse zurückzuführen, die nicht ausreichend ist um Gruppen mit Varianzen von 5’² und 7’² zu unterscheiden.
3. Test auf allen sechs Spalten
Dieses Mal wurden alle Spalten ausgewählt. Im Reiter "Ausgabe" wurden Korrelations- und Kovarianzmatrizen aktiviert.
Die Tests der Mittelwerte führen zu ähnlichen Ergebnissen wie im Fall 2 (siehe oben). Der Unterschied zwischen G1 und G2 basierend auf der Mahalanobis Distanz sind etwas kleiner.
Jedoch sind die Tests den Kovarianzmatrizen verschieden. Kleine Differenzen wurden zwischen den ersten drei Spalten beobachtet und die größeren Differenzen auf den letzten 3 Spalten häufen sich an. Es existieren nicht zu vernachlässigende Kovarianzen zwischen RV1 und RV4, zwischen RV2 und RV5 und zwischen RV3 und RV6. Schließlich erhält man deutlich unterschiedliche Ergebnisse, falls der Test auf den ganzen 6 Spalten durchgeführt wird.
