Como interpretar uma saída SPSS ANOVA

ANOVA é curto para o teste estatístico Análise de Variância . Quando você está comparando dois grupos, como um tratamento e um controle , você usaria um teste t de Student, mas uma vez que você adicionar mais grupos , digamos, um controle e dois níveis de tratamento, você precisa usar uma ANOVA . Uma ANOVA informa se existem diferenças estatisticamente significativas entre as médias dos seus grupos. SPSS é um pacote estatístico de fácil utilização desenvolvido para pesquisa em ciências sociais que fornece uma saída ANOVA fácil de interpretar. One-Way ANOVA

A ANOVA é o tipo mais simples de análise de variância . Você usaria um one-way ANOVA , se você está comparando uma medição através de três ou mais grupos; por exemplo , os tempos de maratona aos grupos etários . Os ” Estatística Descritiva ” tabela fornece estatísticas gerais úteis, tais como o número de observações , a média eo desvio-padrão para cada grupo. O ” ANOVA ” mesa de dar-lhe os resultados , quebrando o teste ANOVA . As duas colunas finais, a estatística F eo nível de significância associado , são os seus resultados. Se o nível de significância é menor do que o valor limite , geralmente de 0,05 , então , pelo menos, dois dos grupos são significativamente diferentes uns dos outros .

ANOVA de duas vias

você usaria uma ANOVA de duas vias , quando você tem duas variáveis ​​preditivas; por exemplo, comparando os tempos de maratona entre os grupos etários e sexos . Os ” Estatística Descritiva ” tabela é mais complicado, quebrar as estatísticas por grupo e subgrupo. O conjunto do meio de números sobre os ” testes de Entre – Assuntos Efeitos ” mesa dá-lhe os seus resultados – uma pontuação e significado para cada variável e uma terceira pontuação identificado por ambos os nomes de variáveis ​​conectadas por um asterisco. Se este valor for significativa , isto significa que as variáveis ​​de interagir , ou que os seus efeitos não são independentes . Interações significativas tornar a interpretação mais complicada.

Post-hoc testes

Os resultados da ANOVA indicam que pelo menos um grupo é diferente, mas para descobrir o que um, você usa um teste de post-hoc , geralmente Tukey ou Bonferroni , que é exibido no ” Comparações Múltiplas ” tabela . Esta tabela mostra o significado das diferenças entre cada conjunto de grupos – por exemplo, as pessoas na faixa dos 40 pessoas vs em seus 60 anos – e tanto relata um valor de significância e marca as diferenças significativas com um asterisco. Se o seu ANOVA de duas vias mostrou uma interação significativa , os resultados dos testes post-hoc pode ser enganosa , e é mais seguro para não informar esses valores.

Atendendo os pressupostos

As restantes saídas dizer se os seus dados atender os pressupostos de normalidade dos dados e igual variação entre os grupos. Se o valor de significância sobre o ” Teste de homogeneidade das variâncias ” tabela é inferior a 0,05 , em seguida, seus grupos têm variâncias desiguais e os resultados dos testes são suspeitos. Você pode avaliar a normalidade dos seus dados no gráfico de caixa , verificando se os bigodes são mais ou menos do mesmo tamanho e que não há valores atípicos , representados por pontos. Muitos conjuntos de dados não são perfeitamente normal, mas você será capaz de dizer se você precisa tomar seus resultados com um grão de sal .