Geschätzte Randmittel werden oft als zusätzliche Mittelwerte neben den deskriptiven Werten bei linearen Modellen mit ausgegeben. Auf Grundlage der geschätzten Randmittel werden beispielsweise auch bei der Varianzanalyse die Effekte auf Signifikanz geprüft. Die Randmittel können teilweise erheblich von den beobachteten Mittelwerten der Stichprobe abweichen, wenn mehrfaktorielle unbalancierte Designs eingesetzt werden, sie sind aber dann die besseren Schätzer für die Mittelwerte in der Population. Auch im einfaktoriellen Fall kann es zu Abweichungen des Gesamtmittelwertes kommen.
Hierzu ein kleines Beispiel: Nehmen wir an, wir wollen überprüfen, ob zwischen Frauen und Männern Unterschiede bezüglich eines fiktiven Scores bestehen. Wir haben für unser sehr kleines und ausschließlich für didaktische Zwecke gedachtes Sample 3 Männer aber nur eine Frau rekrutiert. Die Männer mögen die Werte 95, 100 und 105 aufweisen, damit liegt der Mittelwert der Männer bei 100. Die einzelne Frau weist einen Wert von 60 auf. Lassen wir uns nun die deskriptiven Statistiken ausgeben, inklusive des Gesamtmittelwertes, so erhalten wir (95+100+105+60)/4 = 90. Dieser Wert würde den wahren Wert in der Population nur sehr ungenau wiedergeben, da das tatsächliche Verhältnis zwischen Männern und Frauen in der Population bei 50:50 liegt und nicht bei 3:1 wie in unserem Sample.
Lassen wir uns hingegen die geschätzten Randmittel ausgeben, so wird erst der Mittelwert der Männer und dann der der Frauen berechnet (100 bzw. 60) und dann aus diesen beiden Mittelwerten der Gesamtmittelwert berechnet. Dieser liegt dann bei (100+60)/2 = 80 und ist der deutlich bessere Schätzer, da er die unterschiedlichen Fallzahlen in den Gruppen berücksichtigt. Gleiches gilt für den mehrfaktoriellen Fall, auch hier werden die Mittelwerte angepasst. Arbeiten Sie mit SPSS ist darauf zu achten, dass die konventionellen Post-Hoc Tests, welche auf den beobachteten Werten basieren, von den Tests der Haupteffekte der geschätzten Randmittel abweichen können.