ANOVA nach Clusteranalyse
Verfasst: Fr Feb 12, 2021 1:18 pm
Hallo,
ich habe für meine Masterarbeit eine Clusteranalyse durchgeführt und soll nun die Mittelwerte mit einer ANOVA Tabelle auf Signifikanz testen.
Ich bekomme auch ein Ergebnis raus, aber ich bin mir unsicher ob das so richtig ist. Ich habe 4 verschiedene Cluster, damit müsste es ja eigentlich Df= 3 sein oder nicht? Aber es kommen immer nur 1 raus und auch dass sehr häufig dass sich die Mittelwerte nicht signifikant unterscheiden, was sie aber eigentlich tun müssten.
So sehen die Mittelwerte der Gruppen aus
und so sieht mein Datensatz aus:
ich hoffe ihr könnt mir irgendwie helfen
ich habe für meine Masterarbeit eine Clusteranalyse durchgeführt und soll nun die Mittelwerte mit einer ANOVA Tabelle auf Signifikanz testen.
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anova_SWTWPf<- aov(SWTWPf ~ clus.1 , data = alldata)
summary(anova_SWTWPf)Ich bekomme auch ein Ergebnis raus, aber ich bin mir unsicher ob das so richtig ist. Ich habe 4 verschiedene Cluster, damit müsste es ja eigentlich Df= 3 sein oder nicht? Aber es kommen immer nur 1 raus und auch dass sehr häufig dass sich die Mittelwerte nicht signifikant unterscheiden, was sie aber eigentlich tun müssten.
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Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
clus.1 1 0.09 0.0867 0.136 0.713
Residuals 150 95.78 0.6385 Code: Alles auswählen
Descriptive statistics by group
group: 1
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 75 3.77 0.61 4 3.79 0 2 5 3 -0.58 0.73 0.07
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
group: 2
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 7 3.86 1.35 4 3.86 0 1 5 4 -1.19 0.06 0.51
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
group: 3
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 43 4.56 0.5 5 4.57 0 4 5 1 -0.23 -1.99 0.08
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
group: 4
vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 27 3.11 0.64 3 3.13 0 2 4 2 -0.08 -0.7 0.12und so sieht mein Datensatz aus:
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data.frame': 152 obs. of 28 variables:
$ Extraaversion : num 5 4.5 2.5 2.5 2.5 2.5 5 2.5 2 3 ...
$ Verträglichkeit : num 4.5 3 1.5 4 3.5 2 3.5 2 3 4 ...
$ Gewissenhaftigkeit: num 4.5 4.5 4.5 3.5 3.5 4 4 4 2.5 4 ...
$ Neurotizismus : num 2.5 2.5 2 2 2.5 4 3 2 2.5 1.5 ...
$ Offenheit : num 4.5 5 1 1 4 2.5 3.5 1.5 2 3 ...
$ BI : num 4.06 3.24 4.36 3.69 3.19 2.62 1.46 2.75 2.91 3.49 ...
$ pH : num 3 5 5 2 4 3 1 3 4 3 ...
$ pF : num 3 4 5 2 4 3 1 3 4 3 ...
$ pI : num 4 4 1 2 4 3 1 3 4 4 ...
$ pW : num 3 4 4 3 4 3 1 3 4 2 ...
$ AK : num 3 2 3 4 3 3 1 2 4 4 ...
$ EE : num 5 3 5 5 4 4 1 4 5 4 ...
$ maxEE : num 3 4 3 4 4 4 2 3 4 3 ...
$ zPa : num 1 3 3 2 2 2 3 3 4 4 ...
$ VRP : num 4 5 5 2 5 4 5 4 5 4 ...
$ wC : num 4 5 2 3 4 2 5 3 4 3 ...
$ Us : num 4 5 4 3 4 3 5 3 4 4 ...
$ SF : num 5 3 4 4 5 4 3 4 2 4 ...
$ PaLM : num 2 5 1 3 2 2 5 2 2 1 ...
$ VvG : num 3 5 2 4 4 2 5 3 2 3 ...
$ EMredPSM : num 3 2 4 4 3 4 1 4 3 4 ...
$ GdLdw : num 4 3 1 2 4 2 4 3 3 2 ...
$ VvGTW : num 3 4 1 4 3 2 5 2 2 2 ...
$ SdPf : num 3 4 2 3 4 3 3 2 3 3 ...
$ SWTWPf : num 2 5 2 3 3 2 5 2 4 2 ...
$ clus.1 : int 1 2 3 4 1 4 2 4 1 1 ...