Как выполнить manova в spss

Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения того, приводят ли разные уровни объясняющей переменной к статистически различным результатам в определенных переменных отклика.

Например, нам может быть интересно понять, приводят ли три уровня образования (степень младшего специалиста, степень бакалавра, степень магистра) к статистически различным годовым доходам. В этом случае у нас есть объясняющая переменная и переменная ответа.

• Независимая переменная: уровень образования
• Переменная ответа: годовой доход

MANOVA — это расширение однофакторного дисперсионного анализа, в котором имеется более одной переменной отклика. Например, нам может быть интересно понять, приводит ли уровень образования к разным годовым доходам и разным суммам студенческих долгов. В этом случае у нас есть одна объясняющая переменная и две переменные отклика:

• Независимая переменная: уровень образования
• Переменные ответа: годовой доход, студенческий долг.

Поскольку у нас есть более одной переменной ответа, в этом случае было бы уместно использовать MANOVA.

В этом уроке мы объясним, как выполнить MANOVA в SPSS.

Пример: MANOVA в SPSS

Чтобы проиллюстрировать, как выполнить MANOVA в SPSS, мы будем использовать следующий набор данных, который содержит следующие три переменные для 24 человек:

• образование: уровень обучения (0 = ассоциированный специалист, 1 = бакалавр, 2 = магистр)
• доход: годовой доход
• долг: общая задолженность по студенческому кредиту

Используйте следующие шаги для выполнения MANOVA в SPSS:

Шаг 1: Выполните MANOVA.

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

В появившемся новом окне перетащите переменные дохода и долга в поле «Зависимые переменные». Затем перетащите переменную коэффициента образования в поле с надписью «Фиксированные факторы»:

Затем нажмите кнопку Post Hoc . Перетащите фактор образования в поле « Апостериорные тесты для . Затем установите флажок рядом с Tukey . Затем нажмите Продолжить .

Наконец, нажмите ОК .

Шаг 2: Интерпретируйте результаты.

Как только вы нажмете «ОК» , появятся результаты MANOVA. Вот как интерпретировать результат:

Многовариантное тестирование

Эта таблица показывает, вызывает ли уровень образования статистически значимые различия в годовом доходе и общей студенческой задолженности. Мы посмотрим на числа в строке с надписью « Лямбда Уилкса »:

Общая F-статистика равна 6,138 , а соответствующее значение p — 0,001 . Поскольку это значение меньше 0,05, это указывает на то, что уровень образования оказывает существенное влияние на годовой доход и общую студенческую задолженность.

Тесты межсубъектных эффектов

В этой таблице показаны отдельные значения p для доходов и долга :

Значение p для дохода составляет 0,003 , а значение p для долга составляет 0,000 . Поскольку эти два значения меньше 0,05, это означает, что уровень образования оказывает статистически значимое влияние на доходы и долг.

Апостериорное тестирование

В этой таблице представлены апостериорные сравнения Тьюки для каждого уровня образования.

Из таблицы мы можем наблюдать следующее:

• Размер дохода для людей с дипломом младшего специалиста (образование = 0) существенно отличается от размера дохода для людей с дипломом магистра (образование = 1) | р-значение = 0,003 .
• Сумма доходов людей со степенью бакалавра (образование = 1) существенно отличается от суммы доходов людей с степенью магистра (образование = 2) | р-значение = 0,029 .
• Размер дохода для людей с дипломом младшего специалиста (образование = 0) существенно отличается от размера дохода для людей с дипломом бакалавра (образование = 1) | р-значение = 0,018 .
• Размер дохода людей с дипломом младшего специалиста (образование = 0) существенно отличается от размера дохода людей с дипломом магистра (образование = 2) | р-значение = 0,000 .

Дополнительная литература: различия между ANOVA, ANCOVA, MANOVA и MANCOVA.