전체 가이드: 양방향 anova 결과를 보고하는 방법

양방향 ANOVA는 두 변수로 분할된 세 개 이상의 독립 그룹의 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

양방향 ANOVA의 결과를 보고할 때 항상 다음과 같은 일반 구조를 사용합니다.

• 독립변수와 종속변수에 대한 간략한 설명입니다.
• 두 독립변수 사이에 유의미한 상호작용 효과가 있었는지 여부.
• 두 개의 독립변수가 종속변수에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는지 여부.

사용할 수 있는 정확한 표현은 다음과 같습니다.

[독립변수 1]과 [독립변수 2]가 [종속변수]에 미치는 영향을 분석하기 위해 양방향 ANOVA를 수행했습니다.

양방향 ANOVA를 통해 [독립변수 1]과 [독립변수 2]의 효과 사이에 통계적으로 유의한 상호작용이 있는지 여부가 밝혀졌습니다(F(df 상호작용, df 이내) = [F 값], p = [p- 값]).

간단한 손 효과 분석을 통해 [독립 변수 1]이 [종속 변수]에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다(p = [p-값]).

간단한 손 효과 분석을 통해 [독립 변수 2]가 [종속 변수]에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다(p = [p-값]).

다음 예에서는 실제로 양방향 분산 분석 결과를 보고하는 방법을 보여줍니다.

예: 양방향 ANOVA 결과 보고

한 식물학자는 다양한 햇빛 노출 수준과 물 주는 빈도가 식물 성장에 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 그녀는 40개의 씨앗을 심고 햇빛 노출과 물 주기 등 다양한 조건에서 한 달 동안 자라게 합니다.

그런 다음 그녀는 양방향 분산 분석을 수행하여 햇빛 노출과 물 주는 빈도가 식물 성장에 영향을 미치는지 여부를 확인합니다.

다음 표는 양방향 ANOVA의 결과를 보여줍니다.

양방향 ANOVA 결과를 보고하는 방법은 다음과 같습니다.

물 공급 빈도와 태양 노출이 식물 성장에 미치는 영향을 분석하기 위해 양방향 ANOVA를 수행했습니다.

양방향 ANOVA는 물 주기와 태양 노출의 효과 사이에 통계적으로 유의미한 상호 작용이 없음을 보여주었습니다(F(3,32) = 1.242, p = 0.311).

간단한 손 효과 분석에서는 물주기 빈도가 식물 성장에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다(p = 0.975).

간단한 손 효과 분석에서는 태양 노출이 식물 성장에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다(p < 0.000).

주의할 점

양방향 ANOVA 결과를 제시할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 필요한 경우 기술통계표를 사용하십시오.

• 독자에게 데이터에 대한 보다 완전한 그림을 제공하기 위해 각 치료 그룹 값의 평균 및 표준 편차도 표시하는 기술 통계 표를 제시하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

2. 필요한 경우 p-값을 반올림합니다.

• 일반적으로 ANOVA 결과의 전체 F 값과 모든 p 값은 간결성을 위해 소수점 이하 두 자리 또는 세 자리로 반올림됩니다.
• 사용하기로 선택한 소수 자릿수에 관계없이 보고서 전체에서 일관성을 유지하세요.

추가 리소스

다음 자습서에서는 APA 형식으로 기타 통계 테스트 및 절차를 보고하는 방법을 설명합니다.

일원 분산 분석 결과를 보고하는 방법(예제 포함)
Cronbach’s Alpha를 보고하는 방법(예제 포함)
t-검정 결과 보고 방법: 예 포함
Pearson 상관관계 보고 방법: 예 포함
회귀 결과 보고 방법: 예 포함