Spss'de i̇ki yönlü anova nasıl gerçekleştirilir

İki faktöre bölünmüş üç veya daha fazla bağımsız grubun ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için iki yönlü ANOVA kullanılır .

İki yönlü ANOVA’nın amacı, iki faktörün bir yanıt değişkeni üzerindeki etkisini belirlemek ve iki faktör arasında yanıt değişkeni üzerinde bir etkileşim olup olmadığını belirlemektir.

Bu eğitimde SPSS’de iki yönlü ANOVA’nın nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.

Örnek: SPSS’de iki yönlü ANOVA

Bir botanikçi bitki büyümesinin güneş ışığına maruz kalma ve sulama sıklığından etkilenip etkilenmediğini bilmek ister. 30 tohum ekiyor ve iki ay boyunca farklı güneş ışığı koşullarında ve sulama sıklığında büyümelerini sağlıyor. İki ay sonra her bitkinin yüksekliğini inç cinsinden kaydediyor.

Sonuçlar aşağıda gösterilmektedir:

Sulama sıklığı ve güneşe maruz kalmanın bitki büyümesi üzerinde önemli bir etkiye sahip olup olmadığını belirlemek ve su sıklığı ile güneşe maruz kalma arasında bir etkileşim etkisi olup olmadığını belirlemek amacıyla iki yönlü bir ANOVA gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları kullanın. sulama ve güneşe maruz kalma.

Adım 1: İki yönlü ANOVA’yı gerçekleştirin.

Analiz sekmesine, ardından Genel Doğrusal Model’e ve ardından Tek Değişkenli’ye tıklayın:

Yanıt değişkeninin yüksekliğini Bağımlı Değişken etiketli kutuya sürükleyin. İki su ve güneş faktörü değişkenini Sabit Faktör etiketli kutuya sürükleyin:

Daha sonra Grafikler butonuna tıklayın. Suyu Yatay Eksen etiketli alana, güneşi ise Ayrı Çizgiler etiketli alana sürükleyin. Daha sonra Ekle’yi tıklayın. Arsalar başlıklı kutuda su*güneş kelimeleri görünecektir. Daha sonra Devam’ı tıklayın.

Daha sonra Post Hoc butonuna tıklayın. Açılan yeni pencerede sun değişkenini Post-Hoc Tests For etiketli kutuya sürükleyin. Ardından Tukey’in yanındaki kutuyu işaretleyin. Daha sonra Devam’ı tıklayın.

Daha sonra EM Ortalamaları düğmesine tıklayın. Aşağıdaki değişkenleri Şunun ortalamalarını göster etiketli kutuya sürükleyin: Daha sonra Devam’ı tıklayın.

Son olarak Tamam’ı tıklayın.

Adım 2: Sonuçları yorumlayın.

Tamam’a tıkladığınızda iki yönlü ANOVA sonuçları görünecektir. Sonuçları nasıl yorumlayacağınız aşağıda açıklanmıştır:

Denekler arası etki testleri

İlk tablo su ve güneş faktörlerinin p değerlerini ve ayrıca su*güneş etkileşim etkisini gösterir:

Tablodaki faktörlerin her biri için aşağıdaki p değerlerini görebiliriz:

• su: p-değeri = 0,000
• güneş: p-değeri = 0,000
• su*güneş: p-değeri = 0,201

Su ve güneş için p değeri 0,05’ten küçük olduğundan bu bize her iki faktörün de bitki boyu üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu söyler.

Etkileşim etkisinin p değeri (0,201) 0,05’ten az olmadığından, bu bize güneşe maruz kalma ile sulama sıklığı arasında önemli bir etkileşim etkisinin olmadığını gösterir.

Tahmini Marjinal Ortalamalar

İlk tablo her faktöre ilişkin gözlemlerin ortalamalarını gösterir:

Örneğin:

• Günlük sulanan bitkilerin ortalama yüksekliği 5,893 inçti.
• Yoğun güneş ışığına maruz kalan bitkilerin ortalama yüksekliği 6,62 inçti.
• Günlük olarak sulanan ve yoğun şekilde güneş ışığına maruz kalan bitkilerin ortalama yüksekliği 6,32 inçti.

Ve benzeri.

Post-hoc testi

Bu tablo, Tukey’in üç farklı güneşe maruz kalma düzeyi arasındaki post-hoc karşılaştırmalarına ilişkin p değerlerini gösterir.

Tabloda aşağıdaki karşılaştırmalar için p değerlerini görebiliriz:

• yüksek vs düşük: | p-değeri = 0,000
• yüksek vs orta | p-değeri = 0,000
• düşük vs orta | p-değeri = 0,447

Bu bize yüksek ve orta güneşe maruz kalmanın yanı sıra yüksek ve düşük güneşe maruz kalma arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğunu, ancak düşük ve orta güneşe maruz kalma arasında anlamlı bir fark olmadığını söylüyor.

Adım 3: Sonuçları rapor edin.

Son olarak iki yönlü ANOVA’nın sonuçlarını raporlayabiliriz. İşte bunun nasıl yapılacağına dair bir örnek:

Sulama sıklığının (günlük veya haftalık) ve güneşe maruz kalmanın (düşük, orta, yüksek) bitki büyümesi üzerinde önemli bir etkiye sahip olup olmadığını belirlemek için iki yönlü bir ANOVA gerçekleştirildi. Araştırmada toplam 30 bitki kullanıldı.

İki yönlü bir ANOVA, sulama sıklığının (p < 0,000) ve güneşe maruz kalmanın (p < 0,000) her ikisinin de bitki büyümesi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğunu ortaya çıkardı.

Her gün sulanan bitkiler, haftalık olarak sulanan bitkilerden önemli ölçüde daha yüksek büyüme gösterdi.

Ek olarak, Tukey’in çoklu karşılaştırma testi, yüksek düzeyde güneşe maruz kalan bitkilerin, orta veya düşük düzeyde güneşe maruz kalan bitkilerden önemli ölçüde daha yüksek büyüme gösterdiğini ortaya çıkardı. Ancak orta ve düşük güneş ışığına maruz kalan bitkiler arasında önemli bir fark bulunmadı.

Sulama sıklığı ile güneşe maruz kalma arasında da istatistiksel olarak anlamlı bir etkileşim etkisi yoktu.