9 Einfaktorielle Varianzanalyse

Bisher haben wir uns Modelle angeschaut, in denen die Prädiktoren kontinuierlich waren. In der experimentellen Forschung möchten wir allerdings häufig prüfen, ob sich Gruppen voneinander unterscheiden. Beispielsweise könnten wir uns fragen, ob Schüler*innen, die auf dem Land wohnen mehr Alkohol trinken als Schüler*innen, die in der Stadt wohnen. In diesem Modul werden wir daher zum ersten Mal Hypothesen testen, deren Prädiktoren kategorial sind. Wir nennen diese Modelle faktorielle Varianzanalysen. Konzeptuell gibt es bei diesen Modellen allerdings keinen Unterschied zu den bisherigen Modellen. Der einzige wesentliche Unterschied besteht darin, dass wir nun kategoriale statt kontinuierliche Prädiktoren in das Modell aufnehmen:

Eine wesentliche Frage der einfaktoriellen Varianzanalyse ist, wie wir kategoriale Prädiktoren definieren. Wenn du beispielsweise prüfen möchtest, ob Frauen mehr lesen als Männer, musst du die Ausprägungen des Faktors Geschlecht in Zahlen überführen. Wir nennen diese Zahlen Kontrastgewichte:

Diese Kontrastgewichte ermöglichen uns später, spezifische Hypothesen zu prüfen. Stell dir beispielsweise vor, du gibst Probanden drei verschiedene Diäten und bist der Überzeugung, dass Diät 3 wirksamer ist als Diät 1 oder Diät 2. Diese spezifische Hypothese kannst du mit Kontrasten prüfen. Beginnen wir daher mit Kontrasten bzw. Kontrastgewichten.