Spss တွင် manova ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

တစ် လမ်းသွား ANOVA သည် အချို့သော တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်များတွင် ကိန်းဂဏန်းကွဲပြားသည့်ရလဒ်များဖြစ်ပေါ်စေခြင်းရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ပညာရေးအဆင့်သုံးဆင့် (တွဲဘက်ဘွဲ့၊ ဘွဲ့၊ မဟာဘွဲ့) သည် စာရင်းအင်းအရ နှစ်စဉ်ဝင်ငွေများကို ကွဲပြားစေသည်ဆိုသည်ကို နားလည်ရန် စိတ်ဝင်စားပေမည်။ ဤအခြေအနေတွင် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ရှင်းလင်းချက်ပြောင်းနိုင်သောကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုရှိသည်။

• ရှင်းလင်းချက် ပြောင်းလဲနိုင်သော- ပညာရေးအဆင့်
• တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလဲနိုင်သော- နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ

MANOVA သည် တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုထက်ပိုသော ပြောင်းလဲနိုင်သော တစ်လမ်းသွား ANOVA ၏ တိုးချဲ့မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပညာရေးအဆင့်သည် မတူညီသော နှစ်စဉ် ၀င်ငွေ နှင့် ကျောင်းသားကြွေးမြီ ပမာဏကို ကွဲပြားစေခြင်း ရှိ၊ မရှိ နားလည်ရန် စိတ်ဝင်စားပေမည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ရှင်းပြနိုင်သောကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်နှစ်ခုရှိသည်။

• ရှင်းလင်းချက် ပြောင်းလဲနိုင်သော- ပညာရေးအဆင့်
• တုံ့ပြန်မှုပြောင်းလွဲများ- နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ၊ ကျောင်းသားကြွေးမြီ

ကျွန်ုပ်တို့တွင် တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုထက်ပိုသော variable ရှိသည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ဤကိစ္စတွင် MANOVA ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် သင့်လျော်မည်ဖြစ်သည်။

ဤသင်ခန်းစာတွင် SPSS တွင် MANOVA မည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ရှင်းပြပါမည်။

ဥပမာ- SPSS တွင် MANOVA

SPSS တွင် MANOVA မည်ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သရုပ်ဖော်ရန်၊ လူ 24 ဦးအတွက် အောက်ပါ ကိန်းရှင် သုံးခုပါရှိသော အောက်ပါဒေတာအစုံကို အသုံးပြုပါမည်။

• educ: လေ့လာမှုအဆင့် (0 = တွဲဖက်၊ 1 = ဘွဲ့၊ 2 = မာစတာ)
• ဝင်ငွေ- တစ်နှစ်ဝင်ငွေ
• ကြွေးမြီ- စုစုပေါင်း ကျောင်းသားချေးငွေ အကြွေး

SPSS တွင် MANOVA ကိုလုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအဆင့်များကို အသုံးပြုပါ။

အဆင့် 1- MANOVA ကို လုပ်ဆောင်ပါ။

Analyze tab ကိုနှိပ်ပါ၊ ထို့နောက် General Linear Model ၊ ထို့နောက် Multivariate :

ပေါ်လာသည့် ဝင်းဒိုးအသစ်တွင်၊ ဝင်ငွေ နှင့် ကြွေးမြီ ကိန်းရှင်များကို မှီခိုပြောင်းလဲနိုင်သော အညွှန်းတပ်ထားသော အကွက်ထဲသို့ ဆွဲယူပါ။ ထို့နောက် Fixed Factors ဟုအမည်တပ်ထားသော အကွက်ထဲသို့ ပညာရေးဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်ကို ဆွဲယူပါ။

ထို့နောက် Post Hoc ခလုတ်ကိုနှိပ်ပါ။ . _ ထို့နောက် Tukey ဘေးရှိ အကွက်ကို အမှန်ခြစ်ပေးပါ။ ထို့နောက် Continue ကိုနှိပ်ပါ။

နောက်ဆုံးအနေနဲ့ OK ကို နှိပ်ပါ။

အဆင့် 2: ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်ပါ။

OK ကိုနှိပ်လိုက်သည်နှင့် MANOVA ရလဒ်များ ပေါ်လာပါမည်။ ဤသည်မှာ ရလဒ်ကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်-

Multivariate စမ်းသပ်ခြင်း။

ဤဇယားတွင် ပညာရေးအောင်မြင်မှုသည် နှစ်စဉ်ဝင်ငွေနှင့် စုစုပေါင်းကျောင်းသားကြွေးမြီတွင် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်များကို ဖြစ်စေသည်ဖြစ်စေ မဖြစ်စေသည်ကို ပြောပြသည်။ Wilks’ Lambda ဟု တံဆိပ်တပ်ထားသော အတန်းရှိ နံပါတ်များကို ကြည့်ပါမည်။

F-statistic တစ်ခုလုံးသည် 6.138 ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ p-value သည် 0.001 ဖြစ်သည်။ ဤတန်ဖိုးသည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့် ပညာရေးအဆင့်သည် နှစ်စဉ်ဝင်ငွေနှင့် ကျောင်းသားကြွေးမြီစုစုပေါင်းအပေါ် သိသာထင်ရှားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်ကို ညွှန်ပြပါသည်။

ဘာသာရပ်များအကြား အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို စမ်းသပ်မှုများ

ဤဇယားသည် ဝင်ငွေ နှင့် ကြွေးမြီ များအတွက် တစ်ဦးချင်း p-တန်ဖိုးများကို ပြသသည်-

ဝင်ငွေအတွက် p-တန်ဖိုးသည် 0.003 ဖြစ်ပြီး အကြွေးအတွက် p-တန်ဖိုးသည် 0.000 ဖြစ်သည်။ ဤတန်ဖိုးနှစ်ခုသည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ပညာရေးအဆင့်သည် ဝင်ငွေနှင့် ကြွေးမြီများအပေါ် စာရင်းအင်းအရ သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။

Post-hoc စမ်းသပ်ခြင်း။

ဤဇယားသည် ပညာရေးအဆင့်တစ်ခုစီအတွက် Tukey ၏ post hoc နှိုင်းယှဉ်မှုများကို တင်ပြထားသည်။

ဇယားမှ အောက်ပါတို့ကို လေ့လာနိုင်ပါသည်။

• တွဲဘက်ဘွဲ့ရရှိသူများအတွက် ဝင်ငွေပမာဏ (ပညာရေး = 0) သည် မဟာဘွဲ့ရှိသူများအတွက် ဝင်ငွေပမာဏနှင့် သိသိသာသာကွာခြားသည် (ပညာရေး = 1) | p-တန်ဖိုး = 0.003 ။
• ဘွဲ့ဒီဂရီရရှိသူများ၏ ၀င်ငွေပမာဏ (ပညာရေး = 1) သည် မဟာဘွဲ့ရှိသူများ၏ ဝင်ငွေပမာဏနှင့် သိသိသာသာကွာခြားသည် (ပညာရေး = 2) | p-တန်ဖိုး = 0.029 ။
• တွဲဘက်ဘွဲ့ရရှိသူများအတွက် ဝင်ငွေပမာဏ (ပညာရေး = 0) သည် ဘွဲ့ဒီဂရီရရှိသူများ၏ ၀င်ငွေပမာဏနှင့် သိသိသာသာကွာခြားသည် (ပညာရေး = 1) | p-တန်ဖိုး = 0.018 ။
• တွဲဘက်ဘွဲ့ရရှိသူများအတွက် ဝင်ငွေပမာဏ (ပညာရေး = 0) သည် မဟာဘွဲ့ရှိသူများအတွက် ဝင်ငွေပမာဏနှင့် သိသိသာသာကွာခြားသည် (ပညာရေး = 2) | p-တန်ဖိုး = 0.000 ။

ထပ်ဆင့်ဖတ်ရှုခြင်း- ANOVA၊ ANCOVA၊ MANOVA နှင့် MANCOVA အကြား ကွာခြားချက်များ