Cómo interpretar una salida de SPSS ANOVA

ANOVA es corto para el análisis de la prueba estadística de la varianza . Cuando usted está comparando dos grupos, como un tratamiento y un control , debe utilizar la prueba T de Student , pero una vez que añadir más grupos , por ejemplo un control y dos niveles de tratamiento , es necesario utilizar un ANOVA . Un ANOVA le indica si existen diferencias estadísticamente significativas entre las medias de los grupos. SPSS es un paquete estadístico fácil de usar desarrollada para la investigación de la ciencia social que proporciona una salida ANOVA fácil de interpretar. One- Way ANOVA

Un ANOVA de una vía es el tipo más simple de análisis de ANOVA. Se podría utilizar un ANOVA de una vía , si usted está comparando una medición a través de tres o más grupos; por ejemplo, los tiempos de maratón entre grupos de edad . Los " Estadística descriptiva " tabla da estadísticas generales útiles, tales como el número de observaciones , la media y el error estándar para cada grupo . El " ANOVA " mesa en la que dan los resultados, derribando la prueba de ANOVA . Las dos últimas columnas, el estadístico F y el nivel de significación asociado , son los resultados . Si el nivel de significación es menor que el valor umbral , con frecuencia de 0.05, entonces por lo menos dos de los grupos son significativamente diferentes entre sí .
ANOVA de dos sentidos

Se podría utilizar un ANOVA de dos vías cuando se tienen dos variables predictivas; por ejemplo, comparando los tiempos de maratón en todos los grupos de edades y sexos. Los " Estadística descriptiva " mesa es más complicado , rompiendo las estadísticas por grupo y subgrupo . El conjunto medio de números en las "Pruebas de efectos inter-sujetos " mesa en la que los resultados da - una puntuación y el significado de cada variable y un tercer marcador identificado por los dos nombres de las variables conectadas por un asterisco. Si este valor es significativa , que significa que las variables interactúan , o que sus efectos no son independientes . Interacciones significativas hacen que la interpretación más complicado.

Post-hoc pruebas

Los resultados del ANOVA indican que al menos un grupo es diferente, pero para averiguar qué uno, se utiliza una prueba post- hoc , por lo general Tukey o Bonferroni , que se muestra en las "comparaciones múltiples " tabla. Esta tabla muestra la importancia de las diferencias entre cada conjunto de grupos - por ejemplo , las personas de 40 años las personas de 60 años vs - y tanto reporta un valor de significación y marca las diferencias significativas con un asterisco. Si el ANOVA de dos vías mostró una interacción significativa , los resultados de las pruebas post-hoc pueden ser engañosas , y es más seguro no reportar estos valores.
El cumplimiento de los supuestos

Las salidas restantes le indican si los datos cumplen con los supuestos de normalidad de los datos y la igualdad de la varianza entre los grupos . Si el valor de significación de la "Prueba de homogeneidad de las diferencias " mesa es inferior a 0,05 , entonces sus grupos tienen varianzas desiguales y sus resultados de la prueba son sospechosas. Usted puede evaluar la normalidad de los datos en el diagrama de caja comprobando que los bigotes son más o menos del mismo tamaño y que no hay valores atípicos , representados por puntos. Muchos conjuntos de datos no son perfectamente normales , pero usted será capaz de decir si usted necesita tomar sus resultados con un grano de sal.