Как выполнить двусторонний дисперсионный анализ в spss

Двусторонний дисперсионный анализ используется для определения того, существует ли статистически значимая разница между средними значениями трех или более независимых групп, которые были разделены по двум факторам.

Целью двустороннего дисперсионного анализа является определение влияния двух факторов на переменную ответа и определение того, существует ли взаимодействие между двумя факторами на переменную ответа.

В этом руководстве объясняется, как выполнить двусторонний дисперсионный анализ в SPSS.

Пример. Двусторонний дисперсионный анализ в SPSS.

Ботаник хочет знать, влияют ли на рост растений воздействие солнечного света и частота полива. Она сажает 30 семян и дает им расти в течение двух месяцев при различных условиях солнечного света и частоты полива. Через два месяца она записывает высоту каждого растения в дюймах.

Результаты показаны ниже:

Используйте следующие шаги, чтобы выполнить двусторонний дисперсионный анализ, чтобы определить, оказывают ли частота полива и воздействие солнца существенное влияние на рост растений, а также определить, существует ли эффект взаимодействия между частотой полива и воздействием солнца. полив и пребывание на солнце.

Шаг 1: Выполните двусторонний дисперсионный анализ.

Перейдите на вкладку «Анализ» , затем «Общая линейная модель» , затем «Одномерная модель »:

Перетащите высоту переменной ответа в поле с надписью «Зависимая переменная». Перетащите две переменные фактора воды и солнца в поле «Фиксированный коэффициент»:

Далее нажмите кнопку Графики . Перетащите воду в область с надписью «Горизонтальная ось», а солнце — в область с надписью «Раздельные линии». Затем нажмите Добавить . Слова вода*солнце появятся в поле под названием «Сюжеты». Затем нажмите Продолжить .

Затем нажмите кнопку Post Hoc . В появившемся новом окне перетащите переменную sun в поле Post-Hoc Tests For. Затем установите флажок рядом с Tukey . Затем нажмите Продолжить .

Далее нажмите кнопку EM Means . Перетащите следующие переменные в поле «Показать средние значения для». Затем нажмите Продолжить .

Наконец, нажмите ОК .

Шаг 2: Интерпретируйте результаты.

Как только вы нажмете «ОК» , появятся результаты двустороннего дисперсионного анализа. Вот как интерпретировать результаты:

Тесты межсубъектных эффектов

В первой таблице показаны значения p для факторов воды и солнца , а также эффект взаимодействия воды и солнца :

Мы можем видеть следующие значения p для каждого из факторов в таблице:

• вода: значение p = 0,000
• солнце: значение p = 0,000
• вода*солнце: значение p = 0,201

Поскольку значение p для воды и солнца меньше 0,05, это говорит нам о том, что оба фактора оказывают статистически значимое влияние на высоту растений.

А поскольку значение p для эффекта взаимодействия (0,201) составляет не менее 0,05, это говорит нам об отсутствии значительного эффекта взаимодействия между пребыванием на солнце и частотой полива.

Расчетные предельные средства

В первой таблице показаны средние значения наблюдений для каждого фактора:

Например:

• Средняя высота растений, поливаемых ежедневно, составила 5,893 дюйма.
• Средняя высота растений при сильном воздействии солнца составила 6,62 дюйма.
• Средняя высота растений, поливаемых ежедневно и подвергающихся интенсивному воздействию солнечного света, составила 6,32 дюйма.

И так далее.

Апостериорное тестирование

В этой таблице показаны значения p для апостериорных сравнений Тьюки между тремя различными уровнями воздействия солнца.

В таблице мы можем увидеть значения p для следующих сравнений:

• высокий против. низкий: | p-значение = 0,000
• высокий против среднего | p-значение = 0,000
• низкий или средний | р-значение = 0,447

Это говорит нам о том, что существует статистически значимая разница между высоким и низким пребыванием на солнце, а также высоким и средним пребыванием на солнце, но существенной разницы между низким и средним пребыванием на солнце нет.

Шаг 3: Сообщите о результатах.

Наконец, мы можем сообщить о результатах двустороннего дисперсионного анализа. Вот пример того, как это сделать:

Двусторонний дисперсионный анализ проводился, чтобы определить, оказывают ли частота полива (ежедневно или еженедельно) и воздействие солнца (низкое, среднее, высокое) существенное влияние на рост растений. Всего в исследовании было использовано 30 растений.

Двусторонний дисперсионный анализ показал, что частота полива (p <0,000) и пребывание на солнце (p <0,000) оказали статистически значимое влияние на рост растений.

Растения, поливаемые ежедневно, росли значительно быстрее, чем растения, поливаемые еженедельно.

Кроме того, тест Тьюки для множественных сравнений показал, что растения, получившие сильное воздействие солнца, росли значительно быстрее, чем растения, получившие среднее или низкое воздействие солнца. Однако не было существенной разницы между растениями, получавшими среднее и слабое воздействие солнца.

Также не было выявлено статистически значимого эффекта взаимодействия между частотой полива и пребыванием на солнце.