Statistica
Analiza de varianta bifactoriala pentru scoruri nerelationate/necorelateAnaliza de varianta bifactoriala pentru scoruri nerelationate/necorelate Analiza two-way de varianta permite compararea mediilor unei variabile dependente atunci cand exista doua variabile independente. Daca exista mai mult de o variabila dependenta, atunci analiza se realizeaza separat pentru fiecare variabila. Realizarea unei analize two-way pentru scoruri nerelationate de varianta este exemplificata in tabelul urmator, care indica scorurile obtinute de catre diferiti participanti in sase conditii, reflectand cei doi factori ai privarii de somn si alcool. Scopul acestei analize este acela de a aprecia daca diferitele combinatii de cafea si deprivare de somn afecteaza diferentiat numarul mediu de greseli facute. Datele pentru un experiment referitor la privarea de somn: Numarul de erori in cazul unui test video.
1. Metoda two-way ANOVA pentru scoruri nerelationate.
Se introduc datele. Cele oua coduri pentru „Alcool” (1=alcool; 2= fara alcool) – in prima coloana.
Cele trei coduri pentru „Privare de somn” se regasesc in a doua coloana (1= 3 ore, 2= 6 ore, 3= 9 ore). Greselile sunt prezentate in a treia coloana. Se elimina cele doua zecimale din mediul „Variable View”. Pasul 2:
Se selecteaza: „Analyze” „General Linear Model” „Univariate…” Pasul 3: Se selecteaza „Erori” si se apasa butonul ► de langa caseta „Dependent Variable”pentru a introduce parametrul acolo. Se selecteaza „Alcool” si „Privare de somn” fie impreuna, fie separat, si se apasa butonul „Fixed factor(s)” pentru a le introduce in caseta. Se selecteaza „Options…”
Pasul 4: Se selecteaza „Descriptives statistics” si „Homogeneity test”. Se selecteaza „Continue”. In ecranul anterior, care va reaparea, se
selecteaza „Plots…”. Pasul 5: Se selecteaza „Alcool” si se apasa butonul ► de langa caseta „Horizontal axis” – pentru a introduce parametrul acolo. Se selecteaza „Privare de somn” si se apasa butonul ◄ de langa caseta „Separate Lines” - pentru a introduce optiunea in caseta. Se selecteaza „Add” Se selecteaza „Continue”.Se apasa „OK” din ecranul anterior care va reaparea. 2. Interpretarea output-ului. Acest tabel contine mediile , abaterile standard si numarul (N) de cazuri pentru cele doua variabile „Alcool” si „Privare de somn”. Luate separat sau impreuna. Media pentru conditia „Alcool” este comparata cu „Totalul” pentru „Privare de somn” (adica 18,22). Media pentru privare de 3 ore de somn este comparata cu „Total” pentru „Alcool” (adica 11,50).
Al treilea tabel de ofera informatii
referitoare
Al patrulea tabel indica nivelele de semnificatie pentru cele doua variabile „Alcool” si „Privare de somn”, si interactiunea dintre acestea. p In tabelul de analiza a variantei, raportul F pentru cele doua efecte principale (Alcool si Privare de somn) este prezentat primul. p Pentru prima variabila, cea a alcoolului, Raportul F este 22,891, ceea ce este semnificativ la nivelul 0,000. Deoarece sunt numai doua conditii pentru ca acest efect sa se produca, se poate conhide ca scorul mediu al uneia dintre conditii este mult mai mare decat pentru cealalta. p Pentru a doua variabila a privarii de somn, aceasta este egala cu 5,797, valoare care are un nivel exact de semnificatie de 0,017. Astfel, Raportul f este semnificativ din punct de vedere statistic la un nivel de 0,05, ceea ce inseamna ca mediile celor trei conditii legate de somn nu sunt similare. p Mediile care difera de celelalte pot fi determinate ulterior prin folosirea testelor de comparatii multiple, cum este Testul t pentru esantioane independente. p raportul F pentru interactiunile dintre cele doua variabile (Alcool si Privare de somn) este de 2,708 → nivelul de semnificatie al acestui raport este de 0,107→ nu este nicio interactiune semnificativa. Acest grafic este realizat pentru mediile celor sase conditii. El a fost editat cu ajutorul comenzii “Chart Editor”.
3. Raportarea output-ului. p Rezultatele din output se pot raporta astfel: „O analiza de varianta two-way ANOVA demonstreaza obtinerea unor efecte semnificative in cazul alcoolului (F = 22,981, p< 0,001) si al privarii de somn (F=5,80, p = 0,017), dar nu si in cazul interactiunii celor doua variabile (F =2,70, p= 0,107).
|