Özet: SPSS yazılımını kullanarak ANOVA yürütme konusunda uygulamalı alıştırmalar.
Öğrenme Hedefleri:
SPSS kullanarak ANOVA analizleri gerçekleştirme konusunda yeterlilik kazanın.
ANOVA için SPSS'te veri girişi yapmayı, değişkenleri belirlemeyi ve çıktıları yorumlamayı öğrenin.
Hipotez testleri yapma ve ANOVA analizlerinden elde edilen sonuçları yorumlama pratiği.
Bu örnekte SPSS örneklerinden başka bir veri kümesi kullanacağız: customer_dbase.sav
Tek yönlü ANOVA test örneğinde aynı menüden customer_dbase.sav seçin.
Üst menüden Analiz bölümüne tıklayın.
Bu sefer Analiz altında Genel Doğrusal Model bölümünü bulun. Ardından Tek Değişkenli'ye tıklayın... düğme.
Tıkladığınızda aşağıdaki menüyü göreceksiniz:
Yukarıdaki görselden de görebileceğiniz gibi, bağımlı değişken olarak Binde hane geliri (gelir) ve faktör değişkenleri olarak coğrafi gösterge (bölge) ve eğitim yılı (ed) seçtik.
Sağdaki model düğmesine tıklayın.
Model için değişkenleri özelleştirebilirsiniz. Varsayılan seçenek tam faktöriyeldir. Bu, bölge ve ed etkileşimi de dahil olmak üzere tüm değişkenlerin modelde olacağı anlamına gelir. Değişkenler arasındaki bu etkileşim, her iki değişkenin etkilerini aynı anda göstermektedir. Bu, yıllarca süren eğitimin ve belirli bir bölgede yaşamanın hane halkı geliri üzerindeki etkileri hakkında bilgi sağlayacaktır.
Devam düğmesine ve ardından Post Hoc düğmesine tıklayın.
Post Hoc analizi için soldaki Faktörler'i seçin. Bir değişkeni Rastgele Faktör olarak seçerseniz, bu değişkeni post-hoc test için kullanamayacağınızı unutmayın. Değişkenlerimizi Sabit Faktör olarak seçtiğimiz için bunu seçmemiz mümkündür.
İki Yönlü ANOVA analizinin Eşit Olmayan varyans dağılımına karşı sağlam olduğunu unutmayın. Bu, Eşit Varyans Varsayımı gerektiren testi kullanabileceğiniz anlamına gelir. Yukarıdaki görselden de görebileceğiniz gibi, eşit olmayan varyans dağılımı durumları için kullanabileceğiniz testleri seçmeniz mümkün değildir.
Bu örnekte Bonferroni ve Tukey testlerini seçeceğiz.
Devam düğmesine tıklayın ve ardından Seçenekler düğmesine tıklayın.
Bu örnekte Tanımlayıcı istatistikler, Etki büyüklüğü tahminleri ve Homojenlik testlerini kullanıyoruz. Bu yüzden ilgili bölümleri seçin.
Devam'a tıklayın ve ardından ana menüden Tamam düğmesine tıklayın. Bu, seçilen testleri çalıştıracaktır:
Konular Arası Faktörler, faktörler için genel tanımlayıcı istatistikleri gösterir.
Tanımlayıcı istatistikler, faktör değişkenleri arasındaki ilişki gibi ayrıntılı bilgileri içerir. Örneğimizde, farklı eğitim yıllarına sahip kaç kişinin hangi bölgelerde yaşadığını görebilirsiniz. Bu istatistikler aynı zamanda standart sapmaları ve ortalamaları da göstermektedir.
Levene testinin Sig. (p-değeri) değeri 0,05'ten küçük olduğundan, bağımlı değişkenin hata varyansının gruplar arasında eşit olduğu sıfır hipotezini reddediyoruz. Ancak, daha önce de belirtildiği gibi, iki yönlü varyans analizi (ANOVA) eşit olmayan varyans problemine karşı dayanıklıdır. Böylece analizimize devam edebiliriz. Bununla birlikte, makalelerinizde, çalışmalarınızda, çalışmalarınızda veya makalelerinizde, sonucunuzdan bahsetmeniz ve bunu analizde kısıtınız olarak belirtmeniz tavsiye edilir.
Yukarıdaki resim, Sig. (p-değeri) kontrol edildiğinde modelin anlamlı olduğunu göstermektedir. Anlamlı olmayan tek değişken, bölge ve eğitim etkileşimidir. Yani, belirli bir bölgede yaşamak ve eğitim almak hanehalkı geliri üzerinde bir etkiye sahip değildir. Diğer yandan, belirli bir bölgede yaşamak ve eğitim almak, ayrı ayrı hanehalkı geliri üzerinde bir etkiye sahiptir.
Son istatistiksel test, post-hoc testidir. Ancak, eğitim yılı (ed) değişkeninin büyüklüğü nedeniyle, yalnızca bölge değişkeninin sonuçlarını göstereceğiz. Ancak test, temelde tek yönlü ANOVA analizi ile aynıdır. Her iki değişkenin analizi de SPSS tarafından ayrı ayrı yapılmıştır.
Tukey ve Bonferroni testleri temel olarak aynı sonuçları göstermektedir. Hanehalkı geliri açısından yalnızca Bölge 1 ve Bölge 5'te yaşayan insanlar arasında anlamlı bir fark vardır. Analiz, Bölge 5'te yaşayan insanların hanehalkı gelirlerinin, Bölge 1'de yaşayanlara göre daha iyi olduğunu göstermektedir.
