Rezumat:
Introducere în MANOVA, scopul său și modul în care diferă de ANOVA.
Obiectivele învățării:
Înțelegerea conceptului de MANOVA și a avantajelor sale față de ANOVA univariată.
Aflați cum MANOVA analizează simultan mai multe variabile dependente.
Recunoașteți situațiile în care MANOVA este adecvată și modul de interpretare a rezultatelor sale.
MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) este o tehnică statistică care este similară cu ANOVA, dar implică două sau mai multe variabile de răspuns (Huberty & Olejnik, 2006: 7) La fel ca ANOVA, MANOVA poate fi efectuată ca o analiză unidirecțională sau bidirecțională.
Într-o MANOVA, scopul este de a determina dacă variabila (variabilele) independentă (independente) afectează variabila (variabilele) de răspuns, similar cu alte teste și experimente. De exemplu, dacă scopul este de a investiga dacă diferite manuale au un impact asupra scorurilor elevilor la matematică și științe, unde îmbunătățirile la matematică și științe sunt cele două variabile dependente, un MANOVA ar fi potrivit.
În timp ce ANOVA oferă o singură valoare f pentru analiza unei variabile dependente, MANOVA produce o valoare F multivariată pentru a evalua mai multe variabile dependente. MANOVA testează efectul combinat al variabilelor dependente prin crearea de noi variabile dependente artificiale care maximizează diferențele dintre grupuri. Aceste noi variabile dependente sunt combinații liniare ale variabilelor dependente măsurate inițial.
Ipotezele pentru analiza MANOVA sunt observații independente, normalitate multivariată, omogenitate a varianței și/sau matrice de covarianță. Dacă grupurile au dimensiuni aproape egale, MANOVA este robost pentru încălcări ale normalității și omogenității (Leech etal, 2013: 162).
Exemplul 1: Evaluarea efectului exercițiilor fizice asupra mai multor parametri de sănătate
Să presupunem că efectuați un studiu pentru a investiga efectul exercițiilor fizice asupra mai multor parametri de sănătate la un grup de indivizi. Alocați aleatoriu 50 de participanți în două grupuri: Grupul 1 urmează un program de exerciții timp de 12 săptămâni, în timp ce Grupul 2 servește ca control și nu participă la niciun program de exerciții. La sfârșitul perioadei de 12 săptămâni, măsurați mai mulți parametri de sănătate, inclusiv tensiunea arterială, nivelul colesterolului și procentul de grăsime corporală.
Pentru a analiza datele folosind MANOVA, ar trebui să organizați parametrii de sănătate într-o variabilă de rezultat multivariată. În acest caz, variabila de rezultat ar include tensiunea arterială, nivelul colesterolului și procentul de grăsime corporală. MANOVA vă permite să determinați dacă există o diferență semnificativă în rezultatul multivariat combinat între grupul de exerciții și grupul de control. Dacă valoarea p este sub un nivel de semnificație predeterminat (de exemplu, 0,05), puteți concluziona că există o diferență semnificativă în parametrii generali de sănătate, sugerând că exercițiile fizice au un efect asupra mai multor variabile de sănătate simultan.
Exemplul 2: Evaluarea impactului diferitelor canale de publicitate asupra comportamentului consumatorilor
Să presupunem că lucrați pentru o agenție de marketing și doriți să evaluați impactul diferitelor canale de publicitate (TV, radio și online) asupra comportamentului consumatorilor. Selectați aleatoriu 100 de participanți și îi expuneți la reclame prin unul dintre cele trei canale. După expunere, măsurați mai multe variabile de comportament ale consumatorilor, cum ar fi preferința de marcă, intenția de cumpărare și amintirea.
Pentru a analiza datele folosind MANOVA, ar trebui să creați o variabilă de rezultat multivariată care include variabilele comportamentului consumatorului (preferința de marcă, intenția de cumpărare și amintirea). MANOVA vă permite să determinați dacă există o diferență semnificativă în rezultatul multivariat combinat între diferitele canale de publicitate. Dacă valoarea p este sub un nivel de semnificație predeterminat (de exemplu, 0,05), puteți concluziona că există o diferență semnificativă în comportamentul consumatorilor între canalele de publicitate, indicând că alegerea mediului publicitar are un impact asupra mai multor variabile ale consumatorilor simultan.
În ambele exemple, MANOVA vă permite să analizați relația dintre mai multe variabile dependente și una sau mai multe variabile independente. Vă ajută să înțelegeți dacă există diferențe semnificative între grupuri atunci când luați în considerare mai multe variabile de rezultat simultan, oferind o înțelegere mai cuprinzătoare a relației dintre variabilele de interes.
