كيفية إجراء manova في spss

يتم استخدام ANOVA أحادي الاتجاه لتحديد ما إذا كانت المستويات المختلفة للمتغير التوضيحي تؤدي إلى نتائج مختلفة إحصائيًا في متغيرات استجابة معينة أم لا.

على سبيل المثال، قد نكون مهتمين بفهم ما إذا كانت مستويات التعليم الثلاثة (درجة الزمالة، ودرجة البكالوريوس، ودرجة الماجستير) تؤدي إلى أرباح سنوية مختلفة إحصائيًا أم لا. في هذه الحالة لدينا متغير توضيحي ومتغير استجابة.

• المتغير التوضيحي: المستوى التعليمي
• متغير الاستجابة: الدخل السنوي

MANOVA هو امتداد لـ ANOVA أحادي الاتجاه حيث يوجد أكثر من متغير استجابة. على سبيل المثال، قد نكون مهتمين بفهم ما إذا كان مستوى التعليم يؤدي إلى دخل سنوي مختلف ومبالغ مختلفة من ديون الطلاب أم لا. في هذه الحالة، لدينا متغير توضيحي واحد ومتغيران للاستجابة:

• المتغير التوضيحي: المستوى التعليمي
• متغيرات الاستجابة: الدخل السنوي، ديون الطلاب

وبما أن لدينا أكثر من متغير استجابة، سيكون من المناسب استخدام MANOVA في هذه الحالة.

في هذا البرنامج التعليمي، سنشرح كيفية إجراء تحليل MANOVA في برنامج SPSS.

مثال: MANOVA في SPSS

لتوضيح كيفية إجراء تحليل MANOVA في برنامج SPSS، سوف نستخدم مجموعة البيانات التالية التي تحتوي على المتغيرات الثلاثة التالية لـ 24 شخصًا:

• التعليم: مستوى الدراسة (0 = مشارك، 1 = بكالوريوس، 2 = ماجستير)
• الدخل: الدخل السنوي
• الدين: إجمالي ديون القروض الطلابية

استخدم الخطوات التالية لإجراء MANOVA في SPSS:

الخطوة 1: إجراء مانوفا.

انقر فوق علامة التبويب تحليل ، ثم النموذج الخطي العام ، ثم متعدد المتغيرات :

في النافذة الجديدة التي تظهر، اسحب متغيرات الدخل والديون إلى المربع المسمى المتغيرات التابعة. ثم اسحب متغير عامل التعليم إلى المربع المسمى العوامل الثابتة:

بعد ذلك، انقر فوق الزر Post Hoc . اسحب عامل التعليم إلى المربع المسمى اختبارات ما بعد المخصصة لـ . ثم حدد المربع المجاور لـ Tukey . ثم انقر فوق “متابعة” .

وأخيرا، انقر فوق موافق .

الخطوة الثانية: تفسير النتائج.

بمجرد النقر فوق “موافق” ، ستظهر نتائج MANOVA. وإليك كيفية تفسير النتيجة:

اختبار متعدد المتغيرات

يخبرك هذا الجدول ما إذا كان التحصيل العلمي يسبب فروق ذات دلالة إحصائية في الدخل السنوي وإجمالي ديون الطلاب أم لا. سنلقي نظرة على الأرقام الموجودة في الصف المسمى Wilks’ Lambda :

إجمالي إحصائيات F هو 6.138 والقيمة p المقابلة هي 0.001 . وبما أن هذه القيمة أقل من 0.05، فهذا يشير إلى أن مستوى التعليم له تأثير كبير على الدخل السنوي وإجمالي ديون الطلاب.

اختبارات التأثيرات بين المواد

يوضح هذا الجدول القيم الاحتمالية الفردية للدخل والديون :

القيمة الاحتمالية للدخل هي 0.003 والقيمة الاحتمالية للدين هي 0.000 . وبما أن هاتين القيمتين أقل من 0.05، فهذا يعني أن مستوى التعليم له تأثير ذو دلالة إحصائية على الدخل والديون.

اختبار ما بعد المخصص

يعرض هذا الجدول مقارنات توكي اللاحقة لكل مستوى تعليمي.

ومن الجدول يمكننا ملاحظة ما يلي:

• يختلف مقدار الدخل للأشخاص الحاصلين على شهادة جامعية (التعليم = 0) بشكل كبير عن مقدار الدخل للأشخاص الحاصلين على درجة الماجستير (التعليم = 1) | القيمة p = 0.003 .
• يختلف مقدار دخل الأشخاص الحاصلين على درجة البكالوريوس (التعليم = 1) بشكل كبير عن مقدار دخل الأشخاص الحاصلين على درجة الماجستير (التعليم = 2) | القيمة p = 0.029 .
• يختلف مقدار الدخل للأشخاص الحاصلين على شهادة جامعية (التعليم = 0) بشكل كبير عن مقدار الدخل للأشخاص الحاصلين على درجة البكالوريوس (التعليم = 1) | القيمة p = 0.018 .
• يختلف مقدار الدخل للأشخاص الحاصلين على شهادة جامعية (التعليم = 0) بشكل كبير عن مقدار الدخل للأشخاص الحاصلين على درجة الماجستير (التعليم = 2) | القيمة p = 0.000 .

مزيد من القراءة: الاختلافات بين ANOVA وANCOVA وMANOVA وMANCOVA