Özet: SPSS yazılımı kullanılarak MANCOVA analizi ile uygulamalı pratik.
Öğrenme Hedefleri:
SPSS'te MANCOVA analizleri yapma ve sonuçları yorumlama konusunda yetkinlik kazanın.
MANCOVA modellerine ortak değişkenlerin nasıl dahil edileceğini ve bunların birden fazla bağımlı değişken üzerindeki etkilerinin nasıl değerlendirileceğini öğrenin.
MANCOVA analizlerinden elde edilen çıktıları yorumlama ve sonuçlara dayalı sonuçlar çıkarma pratiği yapın.
Mancova'da modelde en az iki bağımlı değişken bulunur. Modelinizde en az bir kovaryant olması gerekmektedir.
Bu örnek için SPSS örneklerinden customer_dbase.sav veri setini kullanacağız.
customer_dbase.sav dosyasını seçin.
Üst menüden Analyze bölümüne tıklayın.
Analyze altında General Linear Model bölümünü bulun. Ardından Multivariate… düğmesine tıklayın.
Tıkladığınızda aşağıdaki menüyü göreceksiniz:
Bağımlı değişkenler olarak Dakika cinsinden Yolculuk Süresi (commutetime) ve Kredi Kartı Borcu Logaritması (Increddebt) ve kategorik bağımsız değişken olarak Binlerce Dolar cinsinden Gelir Kategorisi (inccat) ve kovaryant olarak Eğitim Yılları (ed) kullanıyoruz.
İkinci adım olarak, model düğmesine tıklayın:
MANCOVA analizinde (ANCOVA'da olduğu gibi) ek bir varsayım vardır: Regresyon eğimlerinin homojenliği.
Bu varsayımı test etmek için, sağdaki Model düğmesine tıklayın.
Build terms veya custom model seçeneğine tıklayın.
Her bir faktör ve kovaryantı seçin. Ardından her ikisini de sağda seçip oka tıklayın. Bu şekilde faktör değişkeni, kovaryant ve etkileşim terimini analiz edebileceksiniz.
İşiniz bittiğinde Continue düğmesine tıklayın. Ardından ana menüde OK düğmesine tıklayın.
Denekler Arası Etkiler Testi tablosunda kontrol etmeniz gereken şey, inccat*ed etkileşim teriminin Sig. (p-değeri) değeridir. Eğer p-değeri 0.05'ten büyükse, yani anlamsızsa, modeliniz regresyon eğimlerinin homojenliği varsayımını ihlal etmez. Bu örnekte, varsayım ihlal edilmemiştir (çünkü her iki bağımlı değişken için de etkileşim teriminin p-değeri 0.05'ten büyüktür), bu nedenle analize devam edebiliriz.
Bağımlı değişkenin hata varyansının eşit dağılımı varsayımı, Levene testi ile test edilir. Görüldüğü gibi, her iki Sig. (p-değeri) de 0.05'ten yüksektir. Bu nedenle, sıfır hipotezini kabul ederiz ve model bu varsayımı karşılar. Dolayısıyla, analiz ile devam edebiliriz.
Varsayımları kontrol ettiğinize göre, Analyze -> General Linear Model -> Multivariate adımlarına yeniden tıklamanız gerekiyor.
Şimdi, sağdaki menüde Model… düğmesine tıklayın. Ardından Full factorial seçeneğini seçip devam edin.
Bundan sonra, Options… düğmesine tıklayın ve Descriptive Statistics, Estimates of effect size, Homogeneity tests seçeneklerini seçin ve Continue… düğmesine tıklayın.
MANOVA'nın varsayımlarından biri kovaryans matrislerinin eşitliğidir. Sonuç tablosunun altında görebileceğiniz gibi, testin sıfır hipotezi, bağımlı değişkenlerin kovaryans matrislerinin gruplar arasında eşit olmasıdır. Sonuçların gösterdiği gibi, Sig. (p değeri) 0.05'in üzerindedir, bu da anlamlı anlamına gelir. Bu nedenle sıfır hipotezini kabul ediyoruz ve analize devam edebiliriz.
Çok değişkenli test sonuçları, gelir grupları ile bağımlı değişkenler arasında anlamlı bir ilişki olduğunu, buna karşılık Eğitim Yılı değişkeninin değişkenler üzerinde anlamlı bir etkisinin olmadığını göstermektedir.
Denekler arası etkilerin incelenmesi, gelir grupları değişkeninin kredi kartı borcu ile anlamlı bir ilişkiye sahip olduğunu, ancak dakika cinsinden işe gidip gelme süresi ile anlamlı bir ilişkiye sahip olmadığını göstermektedir.
Önceki tablo bize Eğitim Yıllarının her iki bağımlı değişken üzerinde de anlamlı bir etkisi olmadığını gösterdiğinden, denekler arası etkiyi inceleyemiyoruz.
