Comment interpréter une sortie de SPSS anova

One-Way ANOVA

• Une ANOVA à une voie est le type le plus simple de l'analyse ANOVA. Vous souhaitez utiliser une ANOVA à une voie si vous comparez une mesure sur trois ou plusieurs groupes- par exemple, les heures de marathon à travers les groupes d'âge. Le tableau "Statistiques descriptives" donne les statistiques générales utiles tels que le nombre d'observations, la moyenne et l'erreur standard pour chaque groupe. Le tableau "ANOVA" vous donner vos résultats, brisant le test ANOVA. Les deux dernières colonnes, la statistique F et le niveau de signification associée, sont vos résultats. Si le niveau de signification est inférieure à votre valeur de seuil, souvent 0,05, alors au moins deux des groupes sont significativement différentes l'une de l'autre.

Two-Way ANOVA

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  Vous souhaitez utiliser une analyse de variance à deux voies lorsque vous avez deux variables- prédictive par exemple, comparant les temps de marathon à travers les groupes d'âge et les sexes. Le tableau "Statistiques descriptives" est plus compliqué, brisant statistiques par groupe et sous-groupe. L'ensemble de nombres sur milieu des "Tests de effets inter-sujets" tableau vous donne vos résultats - un score et l'importance pour chaque variable et un troisième résultat identifié par deux noms de variables reliées par un astérisque. Si cette valeur est importante, cela signifie que les variables d'interagir, ou que leurs effets ne sont pas indépendantes. Des interactions significatives rendre l'interprétation plus compliquée.

Tests post-hoc

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  Les résultats d'analyse de variance vous dire que au moins un groupe est différent, mais pour savoir laquelle, vous utilisez un test post-hoc, habituellement Tukey ou Bonferroni, qui est affiché dans le "comparaisons multiples" table. Ce tableau donne la signification des différences entre chaque série de groupes - par exemple, les gens dans leur 40s People vs. dans leur 60s - et les deux rapports d'une valeur de signification et marque les différences significatives avec un astérisque. Si votre ANOVA à deux voies a montré une interaction significative, les résultats des tests post-hoc pourraient être trompeuses, et il est plus sûr de ne pas signaler ces valeurs.

Relever les hypothèses

• Les sorties restantes vous dire si vos données sont conformes aux hypothèses de normalité des données et de variance égale entre les groupes. Si la valeur de signification sur le "Test d'homogénéité des variances" table est inférieur à 0,05, alors vos groupes ont des variances inégales et les résultats du test sont suspects. Vous pouvez évaluer la normalité de vos données sur le terrain de la boîte en vérifiant que les moustaches sont plus ou moins la même taille et qu'il n'y a pas aberrantes, représentés par des points. Beaucoup de jeux de données ne sont pas tout à fait normal, mais vous serez en mesure de dire si vous devez prendre vos résultats avec un grain de sel.