Hoi Thomas,
Exact hetzelfde verbaasde mij ook! En... ik heb voor mezelf een antwoord geformuleerd dat ik logisch vond, haha. Wellicht heb je er iets aan. Wellicht klopt mijn uitleg niet... dan zie ik graag 'n verbetering!
Wat ik ervan bak:
De df van de error is afhankelijk van het aantal parameters dat gebruikt wordt om deze te berekenen. Dat is bij zowel regressie zo als bij bij het vergelijken van gemiddelden.
Voor regressie is de Df van error namelijk N - 1 - K . De K staat voor het aantal voorspellers. Maar... het aantal parameters bij regressie gelijk aan K + 1. De +1 is de intercept.
Bij het verschil in gemiddelden wordt, zover ik weet, een hoeveelheid parameters gebruikt die gelijk is aan K. Het intercept, wat je wel kunt uitrekenen bij meerdere gemiddelden, speelt géén rol in de errorvariatie rondom het model (Het model ligt immers steeds rondom de gemiddelden van groepen, en start niet, zoals bij regressie, bij een intercept die de positie van het model bepaalt).
De DF van SSerror bij ANOVA van meerdere gemiddelden is daarom N-K.
Vriendelijke groet,
Joost