Zusammenfassung
Im 2. Kapitel haben wir unter dem Begriff Response Surface Experimentation eine experimentelle Strategie zur Qualitätsverbesserung im weitesten Sinne erwähnt. Ein wesentlicher Teil dieser speziellen Theorie der optimalen Versuchsplanung basiert auf der Regressionsanalyse und auf der sogenannten Varianzanalyse, die R.A. FISHER (1890–1962) für die Planung und Auswertung von Experimenten, insbesondere von Feldversuchen, geschaffen hat und die es gestattet, wesentliche von unwesentlichen Einflußgrößen zu unterscheiden. Eine besondere Rolle spielen hierbei Vergleiche von Mittelwerten. Da die Varianzanalyse wie der t-Test Normalverteilung und Gleichheit der Varianzen voraussetzt, wollen wir zunächst dem F-Test entsprechende Verfahren kennenlernen, die zur Prüfung der Gleichheit oder der Homogenität mehrerer Varianzen dienen. Sind die Varianzen mehrerer Stichprobengruppen gleich, dann lassen sich auch die Mittelwerte varianzanalytisch vergleichen. Dies ist die einfachste Form der Varianzanalyse. Für die sichere Erfassung mehrerer wesentlicher Einflußgrößen ist es notwendig, daß die Beobachtungswerte aus speziellen Versuchsanordnungen gewonnen werden (vgl. Abschnitt 77).
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Sachs, L. (1968). Varianzanalytische Methoden. In: Statistische Auswertungsmethoden. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-00040-3_8
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