Spss'de manova nasıl gerçekleştirilir

Tek yönlü ANOVA, açıklayıcı bir değişkenin farklı seviyelerinin belirli yanıt değişkenlerinde istatistiksel olarak farklı sonuçlara yol açıp açmadığını belirlemek için kullanılır.

Örneğin, üç eğitim düzeyinin (önlisans, lisans, yüksek lisans) istatistiksel olarak farklı yıllık kazançlara yol açıp açmadığını anlamak ilgimizi çekebilir. Bu durumda bir açıklayıcı değişkenimiz ve bir yanıt değişkenimiz var.

• Açıklayıcı değişken: eğitim düzeyi
• Yanıt değişkeni: yıllık gelir

MANOVA, birden fazla yanıt değişkeninin bulunduğu tek yönlü ANOVA’nın bir uzantısıdır. Örneğin, eğitim seviyesinin farklı yıllık gelirlere ve farklı miktarlarda öğrenci borcuna yol açıp açmadığını anlamak ilgimizi çekebilir. Bu durumda, bir açıklayıcı değişkenimiz ve iki yanıt değişkenimiz var:

• Açıklayıcı değişken: eğitim düzeyi
• Yanıt değişkenleri: yıllık gelir, öğrenci borcu

Birden fazla yanıt değişkenimiz olduğundan bu durumda MANOVA kullanmak uygun olacaktır.

Bu dersimizde SPSS’de MANOVA’nın nasıl gerçekleştirileceğini açıklayacağız.

Örnek: SPSS’de MANOVA

SPSS’de MANOVA’nın nasıl gerçekleştirileceğini göstermek için 24 kişi için aşağıdaki üç değişkeni içeren aşağıdaki veri setini kullanacağız:

• eğitim: öğrenim düzeyi (0 = Önlisans, 1 = Lisans, 2 = Yüksek Lisans)
• gelir: yıllık gelir
• borç: toplam öğrenci kredisi borcu

SPSS’de MANOVA gerçekleştirmek için aşağıdaki adımları kullanın:

Adım 1: MANOVA gerçekleştirin.

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

Açılan yeni pencerede gelir ve borç değişkenlerini Bağımlı Değişkenler etiketli kutuya sürükleyin. Daha sonra eğitim faktörü değişkenini Sabit Faktörler etiketli kutuya sürükleyin:

Daha sonra Post Hoc butonuna tıklayın. Eğitim faktörünü Post-Hoc Tests for etiketli kutuya sürükleyin. Ardından Tukey’in yanındaki kutuyu işaretleyin. Daha sonra Devam’ı tıklayın.

Son olarak Tamam’ı tıklayın.

Adım 2: Sonuçları yorumlayın.

Tamam’a tıkladığınızda MANOVA sonuçları görünecektir. Sonucun nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır:

Çok değişkenli test

Bu tablo size eğitim başarısının yıllık gelirde ve toplam öğrenci borcunda istatistiksel olarak anlamlı farklılıklara neden olup olmadığını gösterir. Wilks’ Lambda etiketli satırdaki sayılara bakacağız:

Genel F istatistiği 6,138’dir ve karşılık gelen p değeri 0,001’dir . Bu değerin 0,05’ten küçük olması eğitim seviyesinin yıllık gelir ve toplam öğrenci borcu üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir.

Denekler arası etki testleri

Bu tablo gelir ve borç için bireysel p değerlerini gösterir:

Gelir için p değeri 0,003 ve borç için p değeri 0,000’dir . Bu iki değerin 0,05’ten küçük olması eğitim düzeyinin gelir ve borç üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğu anlamına gelmektedir.

Post-hoc testi

Bu tablo, Tukey’in her eğitim düzeyi için geçici karşılaştırmalarını sunmaktadır.

Tablodan şunları gözlemleyebiliriz:

• Önlisans diplomasına sahip kişilerin (eğitim = 0) gelir miktarı, yüksek lisans diplomasına (eğitim = 1) sahip kişilerin gelir miktarından önemli ölçüde farklıdır | p-değeri = 0,003 .
• Lisans diplomasına sahip kişilerin (eğitim = 1) gelir miktarı, yüksek lisans derecesine sahip kişilerin (eğitim = 2) gelir miktarından önemli ölçüde farklıdır | p-değeri = 0,029 .
• Önlisans mezunu kişilerin (eğitim = 0) gelir miktarı, lisans mezunu (eğitim = 1) kişilerin gelir miktarından önemli ölçüde farklıdır | p-değeri = 0,018 .
• Önlisans diplomasına sahip kişilerin gelir miktarı (eğitim = 0), yüksek lisans diplomasına sahip kişilerin (eğitim = 2) gelir miktarından önemli ölçüde farklıdır | p-değeri = 0,000 .

Daha fazla okuma: ANOVA, ANCOVA, MANOVA ve MANCOVA arasındaki farklar