Welche Behandlungskombination bringt den höchsten Ertrag?
Ein faktorieller Feldversuch: drei Düngungen, zwei Bewässerungssysteme, vier Blöcke. Die Interaktion ist der interessante Teil, und die Voraussetzungsprüfungen entscheiden, welchen Post-hoc-Test Sie berichten dürfen.
Fiktive Daten. Der Datensatz auf dieser Seite ist synthetisch — erzeugt, um zu zeigen, was die App kann. Er beschreibt keine echte Studie, keine echten Kunden, Patienten oder Personen, und die Ergebnisse sind keine Befunde.
Dieselben drei Fragen, in der App beantwortet
Jedes Feld unten ist ein echtes Ergebnis von StatInsight auf dem Demo-Datensatz — Text, Zahlen, Diagramm und Berichtsabsatz genau so, wie sie am Bildschirm und im Word-Export erscheinen. Die Daten dahinter sind fiktiv.
Interagieren Dünger und Bewässerung?
Ertrag mit zwei Faktoren. Die ANOVA-Tabelle führt beide Haupteffekte und die Interaktion auf; der Plot der Gruppenmittelwerte zeigt, warum sie signifikant ist: Mineraldünger profitiert am stärksten von der Tropfbewässerung. Darunter eine paarweise Tabelle pro Faktor und stratifizierte Tabellen für die Interaktion.
- Dünger F = 273, Bewässerung F = 95,5, Interaktion F = 10,1 — alle p < 0,001
- Mineral + Tropf: 6,65 t/ha, Kontrolle + Sprinkler: 4,01 t/ha
- Der Levene-Test scheitert, also markiert StatInsight Tukey HSD rot und verweist auf Games-Howell — im Dropdown umschalten
Erklärt der Niederschlag den Ertrag noch, wenn bewässert wird?
Der Ertrag ist nicht normalverteilt, also ist Spearman die grüne Schaltfläche. Ein Nullergebnis, ehrlich berichtet: ρ = 0,07, p = 0,30, und das Feld sagt, welche Stichprobe nötig gewesen wäre, um einen so kleinen Effekt zu entdecken. Die Bewässerung, nicht der Regen, bestimmte in diesem Versuch den Ertrag.
- Streudiagramm mit Trendlinie und Konfidenzband
- Pearson und Theil-Sen sind die Nachbar-Schaltflächen
- Partielle Korrelation: Niederschlag und Ertrag unter Kontrolle des Boden-pH
Pflanzenhöhe nach Dünger, wenn die Daten nicht normalverteilt sind?
Kruskal-Wallis mit Medianen und Interquartilsabständen, darunter der Dunn-Test mit Bonferroni-Korrektur — jedes Paar mit Hodges-Lehmann-Differenz und Intervall. Conover-Iman und Nemenyi stehen im selben Dropdown.
- H = 172, p < 0,001; Mediane 56,9 / 71,2 / 80,6 cm
- Alle drei Paare unterscheiden sich (p < 0,001)
- Box + Punkte, Raincloud oder ECDF pro Gruppe: die Abbildung umschalten, ohne neu zu rechnen
Dünger-×-Bewässerungs-Versuch
240 Parzellen · 10 Variablen · fiktiv, für diese Seite computergeneriert · frei nutzbar in Lehre und Tests
Ein 3 × 2 faktorielles Design in vier Blöcken: Kontrolle, organischer und mineralischer Dünger unter Tropf- oder Sprinklerbewässerung. Ertrag, Pflanzenhöhe, Boden-pH, Niederschlag und Krankheitsbefall je Parzelle.
| Spalte | Typ | Bedeutung |
|---|---|---|
Fertilizer | kategorial | Control, Organic, Mineral |
Irrigation | binär | Drip oder Sprinkler |
Yield_t_ha | stetig | Ertrag in Tonnen pro Hektar |
Plant_Height_cm | stetig | Höhe bei der Ernte |
Soil_pH, Rainfall_mm, Nitrogen_kg_ha | stetig | Bedingungen der Parzelle |
Disease_Incidence | binär | 1 = Krankheit beobachtet |
Block | kategorial | Vier Blöcke |
Zur Erinnerung: Jede Zahl, Tabelle und Grafik auf dieser Seite stammt aus einem fiktiven, computergenerierten Datensatz. Sie zeigen das Werkzeug, nicht ein echtes Ergebnis.
Auch in diesem Datensatz
- Krankheitsbefall nach Bewässerung: Chi-Quadrat
- Ertrag nach Block: gibt es einen Feldgradienten? Einfaktorielle ANOVA
- Boden-pH und Ertrag: Spearman, oder ein quadratischer Blick mit Streudiagramm + Trendlinie
- Publikationsabbildung: Interaktionsplot und paarweise Tabelle nach Word, oder PDF/SVG aus dem Plot-Editor
Andere Fachgebiete: PsychologieBildungKundenanalyseMarketingHR & People Analytics