Informação
No Manova, há pelo menos duas variáveis dependentes no modelo. É possível ter mais de uma variável categórica (não covariável) na análise.
Para este exemplo, usaremos o conjunto de dados de exemplos SPSS: customer_dbase.sav
Selecione customer_dbase.sav.
Clique na seção Analisar no menu superior.
Encontre a seção Modelo Linear Geral em Analisar. Em seguida, clique em Multivariado... botão.
Depois de clicar, você verá o seguinte menu:
Figura 16. Seleção de variáveis
Utilizamos o tempo de deslocamento em minutos (commutetime) e o Log-Credit Card Debt (Increddebt) como variáveis dependentes e o nível de escolaridade (edcat) como variável categórica independente.
Como segundo passo, clique no botão modelo:
Figura 17. Especificando o modelo
Use o modelo fatorial completo e clique no botão Continuar e volte ao menu principal.
Agora clique no botão Post Hoc e selecione a variável edcat para o teste post hoc.
Clique em Turquia e testes Bonferroni. Você também pode clicar nos testes de Tamhane e Dunnett. Se os resultados mostrarem que as variâncias não estão distribuídas igualmente, você pode usar os últimos testes.
Quando terminar, clique no botão Continuar.
Agora, no menu principal, clique no botão Opções.
Figura 18. Descritivos, Estimativas e Seleção de Testes
Selecione Estatísticas Descritivas, Estimativas de tamanho de efeito e testes de homogeneidade e clique no botão continuar.
Tabela 15. Descritivos Gerais
A tabela de fatores entre sujeitos mostra quantas amostras estão em cada categoria.
Tabela 16. Estatística Descritiva
A tabela de estatísticas descritivas mostra quantas amostras estão em cada categoria e seu desvio médio e padrão.
Tabela 17. Teste de Box's para Igualdade de Matrizes de Covariância
Um dos pressupostos da MANOVA é a igualdade de matrizes de covariância. Como você pode ver na tabela de resultados, a hipótese nula para o teste é que as matrizes de covariância das variáveis dependentes são iguais entre os grupos. Como os resultados mostram que o Sig. (p-valor) está acima de 0,05, o que significa significativo. Portanto, aceitamos a hipótese nula e podemos continuar com a análise.
Tabela 18. Testes Multivariados
Testes multivariados mostram que o modelo é significativo, uma vez que Sig. (p-valor) está abaixo de 0,05. Assim, podemos continuar com a análise.
Tabela 19. Teste de Levene
Outra suposição da MANOVA é que as variâncias de erro das variáveis dependentes são iguais entre os grupos. O teste de Levene mostra que Sig. (p-valor) de ambas as variáveis dependentes estão acima de 0,05. Portanto, aceitamos a hipótese nula e continuamos com a análise.
Tabela 20. Comparações múltiplas
De acordo com os resultados, há uma diferença significativa entre o tempo de deslocamento dos alunos do ensino médio e superior. O tempo de deslocamento dos graduados do ensino médio é 75% maior do que o dos graduados universitários. A principal razão deste resultado pode ser racionalizada, uma vez que o poder de negociação e/ou as chances dos graduados universitários são maiores do que os graduados do ensino médio em encontrar empregos mais próximos de onde vivem.
De acordo com os resultados da Dívida de Cartão de Crédito, existem várias diferenças significativas entre as categorias de educação. A fim de manter o exemplo curto, vamos examinar apenas as pessoas com o diploma universitário. Em comparação com as pessoas sem conclusão do ensino médio, conclusão do ensino médio, algum diploma universitário, as pessoas com diploma universitário têm 41%, 29% e 19% mais dívidas, respectivamente. Não há diferença significativa entre pós-graduação e nível superior. A principal razão pela qual as pessoas com diploma universitário têm mais dívidas é que essas pessoas simplesmente ganham mais dinheiro, então elas têm uma dívida maior. Os resultados mostram que há uma diminuição percentual quando o grau de graduação é maior.
