{"id":812,"date":"2023-07-28T16:24:46","date_gmt":"2023-07-28T16:24:46","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-spss-bidirezionale\/"},"modified":"2023-07-28T16:24:46","modified_gmt":"2023-07-28T16:24:46","slug":"anova-spss-bidirezionale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-spss-bidirezionale\/","title":{"rendered":"Come eseguire un&#39;anova bidirezionale in spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p>Un&#8217;ANOVA <span style=\"color: #000000;\">a<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-a-due-vie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">due vie<\/a> <span style=\"color: #000000;\">viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti che sono stati suddivisi in due fattori.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lo scopo di un&#8217;ANOVA a due vie \u00e8 determinare l&#8217;impatto di due fattori su una variabile di risposta e determinare se esiste o meno un&#8217;interazione tra i due fattori sulla variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un&#8217;ANOVA bidirezionale in SPSS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: ANOVA bidirezionale in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un botanico vuole sapere se la crescita delle piante \u00e8 influenzata dall&#8217;esposizione alla luce solare e dalla frequenza delle annaffiature. Pianta 30 semi e li lascia crescere per due mesi in diverse condizioni di esposizione al sole e frequenza di irrigazione. Dopo due mesi registra l&#8217;altezza di ciascuna pianta, in pollici.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I risultati sono mostrati sotto:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8973 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss1.png\" alt=\"\" width=\"327\" height=\"651\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare i seguenti passaggi per eseguire un&#8217;ANOVA bidirezionale per determinare se la frequenza di irrigazione e l&#8217;esposizione al sole hanno un effetto significativo sulla crescita delle piante e per determinare se esiste un effetto di interazione tra la frequenza dell&#8217;acqua e l&#8217;esposizione al sole. irrigazione ed esposizione al sole.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: eseguire l&#8217;ANOVA bidirezionale.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic sulla scheda <strong>Analizza<\/strong> , quindi <strong>su Modello lineare generale<\/strong> , quindi <strong>Univariata<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8974 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss2.png\" alt=\"\" width=\"528\" height=\"435\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Trascina l&#8217; <strong>altezza<\/strong> della variabile di risposta nella casella denominata Variabile dipendente. Trascina le due variabili del fattore <strong>acqua<\/strong> e <strong>sole<\/strong> nella casella denominata Fattore fisso:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8975 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss3.png\" alt=\"\" width=\"394\" height=\"333\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, fai clic sul pulsante <strong>Tracciati<\/strong> . Trascina <strong>l&#8217;acqua<\/strong> nell&#8217;area denominata Asse orizzontale e <strong>il sole<\/strong> nell&#8217;area denominata Linee separate. Quindi fare clic <strong>su Aggiungi<\/strong> . Le parole <strong>acqua*sole<\/strong> appariranno nel riquadro intitolato Trame. Quindi fare clic su <strong>Continua<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8976 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss4.png\" alt=\"\" width=\"331\" height=\"510\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, fare clic sul pulsante <strong>Post Hoc<\/strong> . Nella nuova finestra visualizzata, trascina la variabile <strong>sole<\/strong> nella casella denominata Test post-hoc per. Quindi seleziona la casella accanto a <strong>Tukey<\/strong> . Quindi fare clic su <strong>Continua<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8977 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss5.png\" alt=\"\" width=\"380\" height=\"357\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, fai clic sul pulsante <strong>Medie EM<\/strong> . Trascina le seguenti variabili nella casella denominata Mostra medie per. Quindi fare clic su <strong>Continua<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8978 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss6.png\" alt=\"Medie marginali stimate in SPSS\" width=\"402\" height=\"273\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, fare clic su <strong>OK<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopo aver fatto clic su <strong>OK<\/strong> , verranno visualizzati i risultati ANOVA bidirezionali. Ecco come interpretare i risultati:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prove di effetti tra soggetti<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La prima tabella mostra i valori p per i fattori <strong>acqua<\/strong> e <strong>sole<\/strong> , nonch\u00e9 l&#8217;effetto dell&#8217;interazione <strong>acqua*sole<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8979 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss7.png\" alt=\"\" width=\"511\" height=\"301\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere i seguenti valori p per ciascuno dei fattori nella tabella:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>acqua:<\/strong> valore p = 0,000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>sole:<\/strong> valore p = 0,000<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>acqua*sole:<\/strong> valore p = 0,201<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p dell\u2019acqua e del sole \u00e8 inferiore a 0,05, ci\u00f2 ci dice che entrambi i fattori hanno un effetto statisticamente significativo sull\u2019altezza delle piante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E poich\u00e9 il valore p per l&#8217;effetto di interazione (0,201) non \u00e8 inferiore a 0,05, ci\u00f2 ci dice che non esiste un effetto di interazione significativo tra l&#8217;esposizione al sole e la frequenza di irrigazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Medie marginali stimate<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La prima tabella mostra le medie delle osservazioni per ciascun fattore:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8980 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss8.png\" alt=\"\" width=\"401\" height=\"571\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per esempio:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;altezza media delle piante annaffiate quotidianamente era di <strong>5,893<\/strong> pollici.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;altezza media delle piante esposte al sole era di <strong>6,62<\/strong> pollici.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;altezza media delle piante annaffiate quotidianamente <em>e<\/em> fortemente esposte alla luce solare era di <strong>6,32<\/strong> pollici.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test post-hoc<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa tabella mostra i valori p per i confronti post-hoc di Tukey tra i tre diversi livelli di esposizione al sole.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8981\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova2spss9.png\" alt=\"Test Tukey Post-Hoc per ANOVA a due vie in SPSS\" width=\"486\" height=\"367\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella tabella possiamo vedere i valori p per i seguenti confronti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">alto contro basso: | valore p = <strong>0,000<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">alto vs medio | valore p = <strong>0,000<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">basso vs medio | valore p = <strong>0,447<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo ci dice che esiste una differenza statisticamente significativa tra l\u2019esposizione solare alta e bassa, cos\u00ec come l\u2019esposizione solare alta e media, ma non c\u2019\u00e8 differenza significativa tra l\u2019esposizione solare bassa e media.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: riportare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, possiamo riportare i risultati dell\u2019ANOVA a due vie. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n<blockquote data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 stata eseguita un&#8217;ANOVA a due vie per determinare se la frequenza di irrigazione (giornaliera o settimanale) e l&#8217;esposizione al sole (bassa, media, alta) avevano un effetto significativo sulla crescita delle piante. Nello studio sono state utilizzate un totale di 30 piante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un\u2019ANOVA a due vie ha rivelato che la frequenza di irrigazione (p &lt; 0,000) e l\u2019esposizione al sole (p &lt; 0,000) avevano entrambe un effetto statisticamente significativo sulla crescita delle piante.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le piante annaffiate quotidianamente hanno registrato una crescita significativamente pi\u00f9 elevata rispetto alle piante annaffiate settimanalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Inoltre, il test di Tukey per confronti multipli ha rivelato che le piante che hanno ricevuto un&#8217;esposizione solare elevata hanno avuto una crescita significativamente pi\u00f9 elevata rispetto alle piante che hanno ricevuto un&#8217;esposizione solare media o bassa. Tuttavia, non \u00e8 stata riscontrata alcuna differenza significativa tra le piante che hanno ricevuto un\u2019esposizione solare media e bassa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Inoltre, non \u00e8 stato riscontrato alcun effetto di interazione statisticamente significativo tra la frequenza di irrigazione e l\u2019esposizione al sole.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un&#8217;ANOVA a due vie viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti che sono stati suddivisi in due fattori. 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