Un'analisi della varianza (ANOVA a due vie) utilizza due fattori o variabili indipendenti, nell'analisi. L'obiettivo è quello di verificare se la media dei diversi insiemi di dati sono diversi tra loro, ma questi sono raggruppati in due modi invece di uno. Questo può essere fonte di confusione per gli studenti, ma di interpretare i risultati in modo più semplice è quello di tracciare i mezzi di ciascun fattore su un grafico a dispersione. SPSS e altri programmi di analisi offrono questo tipo di trama come uscita, con i punti di dati già collegati con linee rette.

Istruzioni

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Si noti che cosa rappresenta ogni riga nella trama. Di solito questa è la variabile di raggruppamento principale nell'analisi, ad esempio, due gruppi distinti di persone e sarà identificato da una leggenda accanto la trama.

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Si noti che cosa rappresentano i punti sull'asse x del grafico. Si tratta di un altro raggruppamento variabile, ad esempio, potrebbe essere due diversi momenti. Ogni punto sull'asse x è chiamato un "livello" di quel fattore.

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Si noti che cosa rappresenta l'asse y. Questa è la variabile dipendente, o variabile di risultato dell'analisi. Lo scopo dell'ANOVA è per vedere se i gruppi differiscono su questa variabile.

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Guarda le differenze verticali fra i gruppi a ciascuno dei punti sull'asse x. Ci sono differenze fra i gruppi? Se alcune delle linee sono distanti dagli altri, potrebbe trattarsi di una differenza tra i gruppi a questo livello.

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Esaminare ogni riga individualmente e vedere se ci sono eventuali modifiche andando da sinistra a destra. I punteggi aumentare o diminuire a diversi livelli del fattore sull'asse x? Se il tuo asse x rappresenta il tempo, ad esempio, questo indicherebbe un cambiamento nel tempo. Se rappresenta il dosaggio di un farmaco, questo rappresenterebbe effetti diversi a diversi dosaggi.

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Controllare le linee e vedere se sono parallele o no. Se le linee non sono parallele, questo significa che hai un' "interazione" nei tuoi risultati. Un'interazione significa che i punteggi della variabile dipendente sono diversi a seconda che si sta esaminando i livelli delle variabili indipendenti.

Consigli & Avvertenze

• Si noti che si può dire se le differenze o vostra interazione sono statisticamente significative solo osservando il suo complotto. È necessario controllare i dati reali per determinare questo.