Perguntas frequentes
Többváltozós varianciaanalízis- és kovarianciaanalízis | MANOVA és MANCOVA
Az többváltozós varianciaanalízis esetében
- kereshetünk egyszerre több függő változót, amin mérjük a független változók hatását
- megkeressük a legalább két független változónkat, amely csoportot/feltételt képez
Kovariánssal kiegészítve
- keresünk egy kovariánst, ami befolyásolhatja a modell függő változóra gyakorolt hatását
- ellenőrízzük, hogy a függő változó korrelál a kovariánssal
- több kovariáns esetén ellenőrízzük, hogy azok ne korreláljanak
- megvizsgáljuk, hogy a csoportokra hasonlóképpen hasson a kovariáns bevezetése
SPSS Példa:
Kattintsunk az Analyze > General Linear Models > Multivariate lehetőségre
A függő változóinkat adjuk meg a Depedent Variables pontban. A független változók, amelyek csoportosító tényezők, a Fixed Factor(s) pontba kerülnek. A kovariáns is bevezethető (MANCOVA) a modellbe a Covariate(s) pontba illesztve.
A Model gombra kattintva megadhatjuk, hogy a faktorok és kovariánsok milyen interakcióit vizsgáljuk. Az interakciót a vizsgálni kívánt változók egyszerre történő beemelésével kérhetjük, ehhez a változóra állva tartsuk lenyomva a CTRL gombot és ezzel párhuzamosan kattintsunk a másik kívánt változó(k)ra.
A független változók, mivel csoportképzők, homogenitást kell mutatniuk egymással a középértékek varianciáját illetően. Ennek lefuttatásához kattintsunk az Options menüpontba. Itt kiválaszthatjuk, hogy mely tényezőket vizsgáljuk. Jelöljük be a leíró statisztikai modult (Descriptive statistics) illetve a homogenitás tesztet (Homogenity tests). Kattintstunk a Continue-ra, majd az Ok gombbal indítsuk el a próbát.
Az eredmények figyelembevételekor, először tekintsük meg a Box's Test of Equality of Covariance Matrices táblázatot. A teszt kimondja, hogy a függő változók és a kovariáns között a varianciának közel megegyezőnek kell lennie. Ha a próba szignifikáns, ez a feltétel nem teljesül. Ettől függetlenül tovább folytathatjuk a feltérképezést, a statisztikában azonban jelölni kell, hogy a függő változók és az esetleges kovariáns között nem teljesült ez a feltétel.
A Multivariate Tests táblázat mutatja, hogy a csoportosító független változók, illetve a beemelt kovariáns milyen interakcióban ad különbséget a függő változóink között. Abban az interakcióban van szignifikáns eltérés, ahol a Sig. értéke <0.05. Gyakorlati szempontból, ha egy interakción belül a négy különböző szignifikancia érték esetleg eltérő lenne a szignifikancia szempontjából, akkor érdemes globálisan értelmezni azt és az alapján dönteni, hogy a szignifikáns vagy a nem szignifikáns értékek vannak túlsulyban.
Ha szignifikáns különbséget tapasztalunk valamelyik interakcióban, akkor a Tests of Between-Subjects Effects táblázatban megkereshetjük, hogy pontosan melyik mátrixban találjuk a különbséget.
Hivatkozása:
F(interakció szabadságfoka (df), a hiba (error) szabadságfogka)= F értéke, szignifikancia értéke
Példánkban: F(8,40)=8,584, p<0.001
Megjegyzés: ha 0.000-ás p értéket kapunk, a megfelelő jelölés: p<0.001