Rezumat:
Exerciții practice axate pe ANOVA bidirecțională utilizând SPSS.
Obiective de învățare:
Dezvoltarea competenței în efectuarea testelor ANOVA bidirecționale utilizând SPSS.
Învățați cum să analizați interacțiunile dintre două variabile independente categorice și efectele acestora asupra variabilei dependente.
Exersați interpretarea efectelor principale și a efectelor de interacțiune în ANOVA în două direcții.
Pentru acest exemplu vom folosi un alt set de date din eșantioanele SPSS: customer_dbase.sav
Selectați customer_dbase.sav din același meniu în exemplul de test ANOVA unidirecțional.
Faceți clic pe secțiunea Analiză din meniul de sus.
De data aceasta, găsiți secțiunea Modelul liniar general din Analiză. Apoi faceți clic pe Univariat... nasture.
După ce ați făcut clic, veți vedea următorul meniu:
După cum puteți vedea din imaginea de mai sus, am selectat venitul gospodăriei în mii (venit) ca variabilă dependentă și indicatorul geografic (regiune) și anii de educație (n.r.) ca variabile factoriale.
Faceți clic pe butonul model din dreapta.
Puteți personaliza variabilele pentru model. Opțiunea implicită este factorială completă. Aceasta înseamnă că toate variabilele, inclusiv interacțiunea dintre regiune și ed, vor fi în model. Această interacțiune între variabile arată efectele ambelor variabile în același timp. Acest lucru va oferi informații despre efectele anilor de educație și de locuire într-o anumită zonă asupra venitului gospodăriei.
Faceți clic pe butonul Continuare și apoi pe butonul Post Hoc.
Selectați Factori în stânga pentru analiza Post Hoc. Rețineți că, dacă selectați o variabilă ca factor aleatoriu, nu puteți utiliza acea variabilă pentru testul post-hoc. Deoarece am selectat variabilele noastre ca factor fix, este posibil să selectăm acest lucru.
Rețineți că analiza ANOVA bidirecțională este robustă la distribuția varianței inegale. Aceasta înseamnă că puteți utiliza testul care necesită ipoteza de varianță egală. După cum puteți vedea din imaginea de mai sus, nu este posibil să selectați testele pe care le puteți utiliza pentru situațiile de distribuție inegală a varianței.
În acest exemplu vom selecta testele Bonferroni și Tukey.
Faceți clic pe butonul Continuare și apoi faceți clic pe butOnul Opțiuni.
Pentru acest exemplu, folosim statistici descriptive, estimări ale mărimii efectului și teste de omogenitate. Așa că selectați secțiunile relevante.
Faceți clic pe Continuare și apoi faceți clic pe butonul OK din meniul principal. Aceasta va rula testele selectate:
Între subiecți Factori prezintă statistici descriptive generale pentru factori.
Statisticile descriptive privează informații detaliate, cum ar fi relația dintre variabilele factorilor. În exemplul nostru, puteți vedea câte persoane cu ani diferiți de educație locuiesc în ce zone. Aceste statistici arată, de asemenea, abateri și medii standard.
Deoarece Sig. (valoarea p) a testului lui Levene este mai mică de 0,05, respingem ipoteza nulă care este că varianța de eroare a variabilei dependente este egală între grupuri. Cu toate acestea, așa cum s-a menționat, ANOVA bidirecțională este robustă la problema varianței inegale. Deci, putem continua cu analiza noastră. Cu toate acestea, în articolele, studiile, lucrările sau lucrările dvs., este recomandat să menționați rezultatul și să îl menționați ca constrângere în analiză.
The image above shows that the model is significant when you checked the Sig. (p-value). The only variable that is insignificant is interaction of region and education. So, living a specific region and education doesn’t have any effect on the household income. On the other hand, living a specific region and education have an impact on the the household income, seperately.
The last statistic test is post-hoc test. But due to the size of the years of education (ed) variable, we will only show the results of the region varible. But the test is basically same with the one way ANOVA analysis. The analysis of both variables are done seperately by SPSS.
Imaginea de mai sus arată că modelul este semnificativ atunci când ați verificat Sig. (valoarea p). Singura variabilă nesemnificativă este interacțiunea dintre regiune și educație. Deci, locuirea într-o anumită regiune și educația nu are niciun efect asupra venitului gospodăriei. Pe de altă parte, locuirea într-o anumită regiune și educația au un impact asupra venitului gospodăriei, separat.
Ultimul test statistic este testul post-hoc. Dar datorită variabilei mărimii anilor de educație (n.r.), vom arăta doar rezultatele variabilei regiunii. Dar testul este practic același cu analiza ANOVA unidirecțională. Analiza ambelor variabile se face separat de SPSS.
Testele Tukey și Bonferoni arată practic aceleași rezultate. Există o singură diferență semnificativă între persoanele care locuiesc în Zona 1 și Zona 5 în ceea ce privește venitul pe gospodărie. Analiza arată că persoanele care locuiesc în Zona 5 au un venit mai bun pe gospodărie în comparație cu persoanele din Zona 1.
