Ein Zwei-Wege -Varianzanalyse (ANOVA) verwendet zwei Faktoren oder unabhängigen Variablen in der Analyse . Das Ziel ist, zu sehen , ob der Mittelwert von mehreren Datensätzen voneinander verschieden sind , aber diese sind in zwei Arten anstelle eines gruppiert . Dies kann verwirrend sein , um Studenten , sondern ein einfacher Weg, um die Ergebnisse zu interpretieren ist , die Mittel der einzelnen Faktoren in einem Streudiagramm zu plotten. SPSS und andere Analyse -Programme bieten diese Art von Handlung als eine Ausgabe mit den Datenpunkten bereits mit geraden Linien verbunden. Anleitung
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Hinweis , was jede Zeile in der Handlung darstellt. Normalerweise ist dies die wichtigste Gruppierung Variable in der Analyse ist , zum Beispiel, wird zwei getrennte Gruppen von Menschen , und durch eine Legende neben dem Grundstück identifiziert werden.
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Hinweis , was die Punkte auf der x - Achse des Graphen darzustellen. Dadurch wird eine weitere Gruppierung Variable sein , zum Beispiel könnte es zwei verschiedenen Zeitpunkten sein . Jeder Punkt auf der x-Achse wird als "Level" dieses Faktors .
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Hinweis , was die y- Achse repräsentiert . Dies ist die abhängige Variable oder Zielvariable Ihrer Analyse . Das Ziel der ANOVA ist zu sehen, wenn die Gruppen auf diese Variable unterscheiden .
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Blick auf die vertikale Unterschiede zwischen den Gruppen an jedem der Punkte auf der x -Achse. Gibt es irgendwelche Unterschiede zwischen den Gruppen ? Wenn einige der Linien weit abseits von den anderen , so kann dies auf einen Unterschied zwischen den Gruppen auf dieser Ebene.
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Blick auf jede Leitung einzeln und sehen, ob es irgendwelche Änderungen von links nach sind Recht . Sind die Noten zu erhöhen oder zu verringern auf verschiedenen Ebenen des Faktors auf der x- Achse ? Wenn Ihr x - Achse die Zeit darstellt , zum Beispiel, würde dies auf eine Veränderung im Laufe der Zeit . Wenn sie die Dosierung eines Medikaments darstellt , würde dies unterschiedliche Auswirkungen auf verschiedene Dosierungen stellen .
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Überprüfen Sie die Linien und sehen, ob sie parallel oder nicht. Wenn die Linien nicht parallel sind , bedeutet dies, Sie haben eine "Interaktion" in den Ergebnissen . Eine Wechselwirkung bedeutet, dass die Werte auf der abhängigen Variablen unterscheiden sich je nach dem Niveau der unabhängigen Variablen sind Sie bei uns sind .