คู่มือฉบับสมบูรณ์: วิธีรายงานผลลัพธ์การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง ใช้เพื่อพิจารณาว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างค่าเฉลี่ยของกลุ่มอิสระสามกลุ่มขึ้นไปที่ถูกแบ่งออกเป็นสองตัวแปรหรือไม่

เมื่อรายงานผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง เราจะใช้โครงสร้างทั่วไปต่อไปนี้เสมอ:

• คำอธิบายโดยย่อเกี่ยวกับตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
• ไม่ว่าจะมีผลกระทบอันมีนัยสำคัญระหว่างตัวแปรอิสระสองตัวหรือไม่
• ไม่ว่าตัวแปรอิสระทั้งสองจะมีผลกระทบที่มีนัยสำคัญทางสถิติต่อตัวแปรตามหรือไม่

นี่คือถ้อยคำที่เราสามารถใช้ได้:

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางถูกดำเนินการเพื่อวิเคราะห์ผลของ [ตัวแปรอิสระ 1] และ [ตัวแปรอิสระ 2] บน [ตัวแปรตาม]

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางเปิดเผยว่ามีอันตรกิริยาที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างผลกระทบของ [ตัวแปรอิสระ 1] และ [ตัวแปรอิสระ 2] (F (อันตรกิริยา df, df ภายใน) = [ค่า F], p = [p- ค่า]).

การวิเคราะห์ผลกระทบของมืออย่างง่ายแสดงให้เห็นว่า [ตัวแปรอิสระ 1] [มีหรือไม่มี] ผลกระทบที่มีนัยสำคัญทางสถิติต่อ [ตัวแปรตาม] (p = [p-value])

การวิเคราะห์ผลกระทบของมืออย่างง่ายแสดงให้เห็นว่า [ตัวแปรอิสระ 2] [มีหรือไม่มี] ผลกระทบที่มีนัยสำคัญทางสถิติต่อ [ตัวแปรตาม] (p = [p-value])

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการรายงานผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: การรายงานผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง

นักพฤกษศาสตร์ต้องการทราบว่าระดับแสงแดดและความถี่ในการรดน้ำที่แตกต่างกันส่งผลต่อการเจริญเติบโตของพืชหรือไม่ เธอปลูกเมล็ดพืช 40 เมล็ดและปล่อยให้มันเติบโตเป็นเวลาหนึ่งเดือนในสภาพแสงแดดและความถี่ในการรดน้ำที่แตกต่างกัน

จากนั้นเธอทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางเพื่อตรวจสอบว่าแสงแดดและความถี่ในการรดน้ำส่งผลต่อการเจริญเติบโตของพืชหรือไม่

ตารางต่อไปนี้แสดงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง:

ต่อไปนี้เป็นวิธีรายงานผลลัพธ์ ANOVA แบบสองทาง:

ทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางเพื่อวิเคราะห์ผลของความถี่ในการรดน้ำและแสงแดดต่อการเจริญเติบโตของพืช

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางเปิดเผยว่าไม่มีปฏิสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างผลกระทบของความถี่ในการรดน้ำและแสงแดด (F(3,32) = 1.242, p = 0.311)

การวิเคราะห์ผลกระทบของมืออย่างง่ายแสดงให้เห็นว่าความถี่ในการรดน้ำไม่มีผลกระทบที่มีนัยสำคัญทางสถิติต่อการเจริญเติบโตของพืช (p = 0.975)

การวิเคราะห์ผลกระทบของมืออย่างง่ายแสดงให้เห็นว่าแสงแดดมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการเจริญเติบโตของพืช (p < 0.000)

สิ่งที่ควรคำนึงถึง

ต่อไปนี้เป็นประเด็นที่ควรคำนึงถึงเมื่อนำเสนอผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง:

1. ใช้ตารางสถิติเชิงพรรณนาหากจำเป็น

• อาจเป็นประโยชน์ในการนำเสนอตารางสถิติเชิงพรรณนาที่แสดงค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าในแต่ละกลุ่มการรักษาเพื่อให้ผู้อ่านเห็นภาพข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

2. ปัดเศษค่า p หากจำเป็น

• โดยทั่วไปแล้ว ค่า F โดยรวมและค่า p ทั้งหมดในผลลัพธ์ ANOVA จะถูกปัดเศษเป็นทศนิยมสองหรือสามตำแหน่งเพื่อความกระชับ
• ไม่ว่าคุณจะเลือกใช้ทศนิยมกี่ตำแหน่ง เพียงแต่ต้องสอดคล้องกันตลอดทั้งรายงาน

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีรายงานการทดสอบและขั้นตอนทางสถิติอื่นๆ ในรูปแบบ APA:

วิธีรายงานผลลัพธ์การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว (พร้อมตัวอย่าง)
วิธีรายงานอัลฟ่าของ Cronbach (พร้อมตัวอย่าง)
วิธีรายงานผลการทดสอบที: พร้อมตัวอย่าง
วิธีรายงานความสัมพันธ์ของเพียร์สัน: พร้อมตัวอย่าง
วิธีรายงานผลลัพธ์การถดถอย: พร้อมตัวอย่าง