Spss에서 양방향 anova를 수행하는 방법

양방향 ANOVA는 두 요인으로 분할 된 3개 이상의 독립 그룹 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

양방향 분산 분석의 목적은 두 요인이 반응 변수에 미치는 영향을 확인하고 두 요인 사이에 반응 변수에 대한 상호 작용이 있는지 여부를 확인하는 것입니다.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 양방향 ANOVA를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 양방향 ANOVA

한 식물학자는 햇빛 노출과 물주기 빈도가 식물 성장에 영향을 미치는지 알고 싶어합니다. 그녀는 30개의 씨앗을 심고 햇빛 노출과 물 주기 등 다양한 조건에서 두 달 동안 씨앗이 자라게 합니다. 두 달 후에 그녀는 각 식물의 높이를 인치 단위로 기록했습니다.

결과는 아래와 같습니다:

다음 단계를 사용하여 양방향 ANOVA를 수행하여 물 주는 빈도와 태양 노출이 식물 성장에 중요한 영향을 미치는지 확인하고 물 빈도와 태양 노출 사이에 상호 작용 효과가 있는지 여부를 확인합니다. 물주기 및 햇빛 노출.

1단계: 양방향 ANOVA를 수행합니다.

분석 탭을 클릭한 다음 일반 선형 모델 , 일변량을 차례로 클릭합니다.

반응 변수의 높이를 종속 변수라는 상자로 드래그합니다. 두 개의 물 및 태양 요인 변수를 고정 요인이라고 표시된 상자로 드래그합니다.

다음으로 플롯 버튼을 클릭합니다. 물을 수평축이라고 표시된 영역으로 드래그하고 태양을 구분선이라고 표시된 영역으로 드래그합니다. 그런 다음 추가 를 클릭합니다. water*sun 이라는 단어가 Plots라는 제목의 상자에 나타납니다. 그런 다음 계속 을 클릭합니다.

다음으로 사후관리 버튼을 클릭하세요. 나타나는 새 창에서 sun 변수를 Post-Hoc Tests For라고 표시된 상자로 드래그합니다. 그런 다음 Tukey 옆의 확인란을 선택합니다. 그런 다음 계속 을 클릭합니다.

다음으로 EM 수단 버튼을 클릭하세요. 다음 변수를 평균 표시 상자로 끌어옵니다. 그런 다음 계속 을 클릭합니다.

마지막으로 확인 을 클릭합니다.

2단계: 결과를 해석합니다.

확인을 클릭하면 양방향 ANOVA 결과가 나타납니다. 결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

개체 간 효과 테스트

첫 번째 표에는 물 과 태양 요인에 대한 p-값과 물*태양 상호 작용 효과가 표시됩니다.

표의 각 요인에 대해 다음과 같은 p-값을 볼 수 있습니다.

• 물: p-값 = 0.000
• 태양: p-값 = 0.000
• 물*태양: p-값 = 0.201

물과 태양에 대한 p-값이 0.05보다 작기 때문에 이는 두 요소 모두 식물 키에 통계적으로 유의미한 영향을 미친다는 것을 의미합니다.

그리고 상호작용 효과에 대한 p-값(0.201)이 0.05 이상이므로 이는 햇빛 노출과 물주기 빈도 사이에 유의미한 상호작용 효과가 없음을 나타냅니다.

추정된 한계 평균

첫 번째 표에는 각 요인에 대한 관측치의 평균이 표시됩니다.

예를 들어:

• 매일 물을 주는 식물의 평균 높이는 5.893 인치였습니다.
• 강한 햇빛에 노출된 식물의 평균 높이는 6.62 인치였습니다.
• 매일 물을 주고 햇빛에 많이 노출된 식물의 평균 높이는 6.32 인치였습니다.

등등.

사후 테스트

이 표는 세 가지 서로 다른 태양 노출 수준 간의 Tukey 사후 비교에 대한 p-값을 표시합니다.

표에서 다음 비교에 대한 p-값을 볼 수 있습니다.

• 높음 대 낮음: | p-값 = 0.000
• 높음 대 중간 | p-값 = 0.000
• 낮음 대 중간 | p-값 = 0.447

이는 높은 햇빛 노출과 낮은 햇빛 노출, 높은 햇빛 노출과 중간 햇빛 노출 사이에 통계적으로 유의미한 차이가 있지만 낮음과 중간 햇빛 노출 사이에는 큰 차이가 없음을 말해줍니다.

3단계: 결과를 보고합니다.

마지막으로 양방향 ANOVA의 결과를 보고할 수 있습니다. 이를 수행하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

물주기(매일 또는 매주)와 태양 노출(낮음, 중간, 높음)이 식물 성장에 중요한 영향을 미치는지 여부를 확인하기 위해 양방향 ANOVA를 수행했습니다. 총 30개의 식물이 연구에 사용되었습니다.

양방향 ANOVA는 물 주기(p < 0.000)와 태양 노출(p < 0.000) 모두 식물 성장에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.

매일 물을 주는 식물은 매주 물을 주는 식물보다 훨씬 더 높은 성장을 보였습니다.

또한 다중 비교를 위한 Tukey의 테스트에서는 높은 햇빛 노출을 받은 식물이 중간 또는 낮은 햇빛 노출을 받은 식물보다 성장이 훨씬 더 높았다는 사실이 밝혀졌습니다. 그러나 중간 및 낮은 햇빛 노출을 받은 식물 간에는 큰 차이가 없었습니다.

또한 물 주는 빈도와 햇빛 노출 사이에는 통계적으로 유의미한 상호작용 효과가 없었습니다.