ANOVA Test

In diesem kurzen Beitrag möchten wir eine Erklärung zur Verwendung von ANOVA oder ANalysis Of VAriance zu Deutsch Varianzanalyse geben. Vereinfacht erklärt, zeigt die Varianzanalyse oder Streuungsanalyse auf, ob sich eine Gruppe von einer anderen unterscheidet. In unserem Falle sind die unterschiedlichen Gruppen die einzelnen Jahre. Die Todesfälle pro Woche sind die einzelnen Werte eines Jahres. ANOVA erlaubt es uns statistisch die einzelnen Jahre miteinander zu vergleichen und festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den einzelnen Jahren gibt oder nicht.
Die vereinfachte Illustration unten zeigt den Vergleich drei verschiedener Gruppen (in unserem Fall: Jahre) mit unterschiedlicher Streuung. Oben liegen die Durchschnitte der Jahre nahe beieinander und die Streuung ist für Durchschnitt 1 und 3 sehr gross (Kurven sind breiter). Im Bild unten erkennen Sie, dass die Durchschnitte verschieden sowie die Streuungen kleiner sind (Kurven sind schmaler).

Die Streuungsanalyse sagt uns, ob sich die Durchschnittswerte statistisch signifikant voneinander unterscheiden oder nicht. Im Falle unserer Illustration erhalten wir für die Kurven oben einen P Wert grösser als .05 dh. die Werte unterscheiden sich nicht signifikant voneinander. Wenn der P Wert kleiner oder gleich .05 ist, bedeutet dies, dass sich die Durchschnitte der Jahre statistisch signifikant unterschieden.
Wenn nun der P Wert der ANOVA Analyse kleiner gleich .05 ist, werden alle Jahre einzeln mittels t-Test miteinander verglichen.

Wann eignen sich Methoden wie ANOVA besonders gut?
Wir sind der Überzeugung, dass je emotionaler ein Thema ist, desto wichtiger ist es statistische Methoden beizuziehen. Diese helfen uns datenbasierte und sachliche Entscheide zu fällen. Auch unterstützen diese statistischen Methoden die Meinungsfindung, welche in einer Zeit des Sensationsjournalismus und des Geltungsdrangs besonders erschwert ist.