كيفية إجراء تحليل التباين ثنائي الاتجاه في برنامج spss

يتم استخدام ANOVA ثنائي الاتجاه لتحديد ما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين متوسطات ثلاث مجموعات مستقلة أو أكثر تم تقسيمها على عاملين أم لا.

الغرض من تحليل التباين ثنائي الاتجاه هو تحديد تأثير عاملين على متغير الاستجابة وتحديد ما إذا كان هناك تفاعل بين العاملين على متغير الاستجابة أم لا.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إجراء تحليل التباين ثنائي الاتجاه في برنامج SPSS.

مثال: تحليل التباين ثنائي الاتجاه في برنامج SPSS

يريد عالم النبات معرفة ما إذا كان نمو النبات يتأثر بالتعرض لأشعة الشمس وتكرار الري. تزرع 30 بذرة وتتركها تنمو لمدة شهرين في ظروف مختلفة من التعرض لأشعة الشمس وتكرار الري. وبعد شهرين، سجلت ارتفاع كل نبتة بالبوصة.

النتائج موضحة أدناه:

استخدم الخطوات التالية لإجراء تحليل التباين (ANOVA) ثنائي الاتجاه لتحديد ما إذا كان تكرار الري والتعرض لأشعة الشمس لهما تأثير كبير على نمو النبات، ولتحديد ما إذا كان هناك تأثير تفاعل بين تردد الماء والتعرض لأشعة الشمس. الري والتعرض لأشعة الشمس.

الخطوة 1: إجراء تحليل التباين ثنائي الاتجاه.

انقر فوق علامة التبويب تحليل ، ثم النموذج الخطي العام ، ثم أحادي المتغير :

اسحب ارتفاع متغير الاستجابة إلى المربع المسمى المتغير التابع. اسحب متغيري عامل الماء والشمس إلى المربع المسمى العامل الثابت:

بعد ذلك، انقر فوق الزر المؤامرات . اسحب الماء إلى المنطقة المسماة “المحور الأفقي” والشمس إلى المنطقة المسماة “الخطوط المنفصلة”. ثم انقر فوق إضافة . ستظهر الكلمات “ماء*شمس” في المربع الذي يحمل عنوان “المؤامرات”. ثم انقر فوق “متابعة” .

بعد ذلك، انقر فوق الزر Post Hoc . في النافذة الجديدة التي تظهر، اسحب متغير الشمس إلى المربع المسمى Post-Hoc Tests For. ثم حدد المربع المجاور لـ Tukey . ثم انقر فوق “متابعة” .

بعد ذلك، انقر على زر وسائل EM . اسحب المتغيرات التالية إلى المربع المسمى إظهار المتوسطات لـ. ثم انقر فوق “متابعة” .

وأخيرا، انقر فوق موافق .

الخطوة الثانية: تفسير النتائج.

بمجرد النقر فوق “موافق” ، ستظهر نتائج ANOVA ثنائية الاتجاه. وإليك كيفية تفسير النتائج:

اختبارات التأثيرات بين المواد

يعرض الجدول الأول القيم الاحتمالية لعاملي الماء والشمس وكذلك تأثير تفاعل الماء*الشمس :

يمكننا أن نرى القيم الاحتمالية التالية لكل عامل من العوامل في الجدول:

• الماء: القيمة الاحتمالية = 0.000
• الشمس: القيمة الاحتمالية = 0.000
• الماء*الشمس: القيمة الاحتمالية = 0.201

وبما أن القيمة p للماء والشمس أقل من 0.05، فإن هذا يخبرنا أن كلا العاملين لهما تأثير ذو دلالة إحصائية على ارتفاع النبات.

وبما أن القيمة p لتأثير التفاعل (0.201) لا تقل عن 0.05 فهذا يدلنا على عدم وجود تأثير تفاعلي معنوي بين التعرض لأشعة الشمس وعدد مرات الري.

الوسائل الهامشية المقدرة

يعرض الجدول الأول متوسطات الملاحظات لكل عامل:

على سبيل المثال:

• وكان متوسط ارتفاع النباتات التي تسقى يوميا 5.893 بوصة.
• وكان متوسط ارتفاع النباتات في التعرض لأشعة الشمس الشديدة 6.62 بوصة.
• وكان متوسط ارتفاع النباتات التي تسقى يوميا وتتعرض بشدة لأشعة الشمس 6.32 بوصة.

وما إلى ذلك وهلم جرا.

اختبار ما بعد المخصص

يعرض هذا الجدول القيم p لمقارنات توكي اللاحقة بين المستويات الثلاثة المختلفة للتعرض لأشعة الشمس.

في الجدول يمكننا أن نرى القيم الاحتمالية للمقارنات التالية:

• عالية مقابل منخفض: | القيمة p = 0.000
• عالية مقابل متوسطة | القيمة p = 0.000
• منخفض مقابل متوسط | القيمة p = 0.447

وهذا يخبرنا أن هناك فرق ذو دلالة إحصائية بين التعرض العالي والمنخفض لأشعة الشمس، وكذلك التعرض العالي والمتوسط لأشعة الشمس، ولكن لا يوجد فرق كبير بين التعرض المنخفض والمتوسط لأشعة الشمس.

الخطوة 3: الإبلاغ عن النتائج.

وأخيراً، يمكننا الإبلاغ عن نتائج تحليل التباين ثنائي الاتجاه. فيما يلي مثال لكيفية القيام بذلك:

تم إجراء ANOVA ثنائي الاتجاه لتحديد ما إذا كان تكرار الري (يوميًا أو أسبوعيًا) والتعرض للشمس (منخفض، متوسط، مرتفع) له تأثير كبير على نمو النبات. تم استخدام ما مجموعه 30 نباتًا في الدراسة.

كشفت ANOVA ثنائية الاتجاه أن تكرار الري (P <0.000) والتعرض للشمس (P <0.000) كان لهما تأثير ذو دلالة إحصائية على نمو النبات.

شهدت النباتات التي يتم سقيها يوميًا نموًا أعلى بكثير من النباتات التي يتم سقيها أسبوعيًا.

بالإضافة إلى ذلك، كشف اختبار توكي للمقارنات المتعددة أن النباتات التي تلقت تعرضًا عاليًا لأشعة الشمس حققت نموًا أعلى بكثير من النباتات التي تلقت تعرضًا متوسطًا أو منخفضًا لأشعة الشمس. ومع ذلك، لم يكن هناك فرق كبير بين النباتات التي تلقت التعرض لأشعة الشمس المتوسطة والمنخفضة.

كما لم يكن هناك تأثير تفاعلي ذو دلالة إحصائية بين عدد مرات الري والتعرض لأشعة الشمس.