В модела на Manova има поне две зависими променливи. Възможно е в анализа да има повече от една категорична променлива (не ковариативна).
За този пример ще използваме набор от данни от извадките на SPSS: customer_dbase.sav
Изберете customer_dbase.sav.
Щракнете върху раздела Analyze (Анализ) от горното меню.
Намерете раздела General Linear Model (Общ линеен модел) в раздела Analyze (Анализ). След това щракнете върху бутона Multivariate....
След като щракнете върху него, ще видите следното меню:
Използваме времето за придвижване в минути (commutetime) и Log-Credit Card Debt (Increddebt) като зависими променливи и нивото на образование (edcat) като категорична независима променлива.
Като втора стъпка щракнете върху бутона Model:
Използвайте пълен факторен модел и кликнете върху бутона Продължи и се върнете в главното меню.
Сега щракнете върху бутона Post Hoc и изберете променливата edcat за post hoc теста.
Кликнете върху Турция и тестове на Бонферони. Можете също така да кликнете върху тестовете на Тамхейн и Дънет. Ако резултатите показват, че дисперсиите не са равномерно разпределени, можете да използвате последните тестове.
След като приключите, щракнете върху бутона Продължи.
Сега в главното меню щракнете върху бутона Опции.
Изберете Descriptive Statistics (Описателни статистики), Estimates of effect size (Оценки на размера на ефекта) и Homogeneity tests (Тестове за хомогенност) и щракнете върху бутона Continue (Продължи).
Таблицата с факторите между субектите показва колко проби има във всяка категория.
Таблицата с описателната статистика показва колко извадки има във всяка категория, както и тяхната средна стойност и стандартно отклонение.
Едно от предположенията на MANOVA е равенството на ковариационните матрици. Както можете да видите в таблицата с резултатите, нулевата хипотеза за теста е, че ковариационните матрици на зависимите променливи са равни в различните групи. Резултатите показват, че Sig. (p-стойността) е над 0,05, което означава значима. Следователно приемаме нулевата хипотеза и можем да продължим с анализа.
Многовариантните тестове показват, че моделът е значим, тъй като Sig. (р-стойност) е под 0,05. Така че можем да продължим с анализа.
Друго допускане на MANOVA е, че дисперсиите на грешките на зависимите променливи са равни в различните групи. Тестът на Levene показва, че Sig. (p-стойността) и на двете зависими променливи е над 0,05. Следователно приемаме нулевата хипотеза и продължаваме с анализа.
According to results, there is a significant difference between Commute time of high school and college graduates. Commute time of high school graduates are 75% higher than the college graduates. The main reason of this result can be rationalized as the bargaining power and/or chances of the college graduates are higher than the high school graduates in finding jobs closer where they live.
According to results for Credit Card Debt, there are several significant differences between education categories. In order to keep the example short, we will examine only the people with the College degree. Compared with the people with no high school graduation, high school graduation, some college degree, people with college degree have 41%, 29% and 19% more debt, respectively. There is no significant difference between post-undergraduate degree and college degree. The main reason that the people with college degree have more debt is that these people simply earn more Money, so they have a higher debt. Results show that there is a decrease in percentage when the graduation degree is higher.
Според резултатите има значителна разлика между времето за придвижване до работното място на завършилите средно и висше образование. Времето за придвижване до работното място на завършилите средно образование е със 75% повече от това на завършилите колеж. Основната причина за този резултат може да се обясни с това, че преговорната сила и/или шансовете на завършилите колеж са по-големи от тези на завършилите средно образование при намирането на работа по-близо до мястото, където живеят.
Според резултатите за дълга по кредитна карта има няколко съществени разлики между образователните категории. За да бъде примерът кратък, ще разгледаме само хората с висше образование. В сравнение с хората без завършено средно образование, със завършено средно образование, с някаква степен на образование, хората с колежанска степен имат съответно 41%, 29% и 19% повече дългове. Няма съществена разлика между степента след завършено висше образование и степента в колежа. Основната причина, поради която хората с висше образование имат по-голям дълг, е, че тези хора просто печелят повече Пари, така че имат по-голям дълг. Резултатите показват, че има намаление на процента, когато степента на завършено образование е по-висока.
