? Eine einfache Analyse der Varianz oder ANOVA , ist eine statistische Methode verwendet, um die Einrichtung von mehr als zwei Sätze von Daten zu vergleichen , um zu sehen, wenn sie statistisch voneinander verschieden sind . SPSS , eine statistische Analyse -Paket ermöglicht die Verwendung eines one-way ANOVA in seiner großen Sammlung von Verfahren. Allerdings ist die ANOVA kein perfekter Test und unter bestimmten Umständen irreführende Ergebnisse liefern . Beispiel Einschränkungen
Die ANOVA-Test setzt voraus, dass die Proben in der Analyse verwendeten "Simple Stichproben . " Dies bedeutet, dass eine Stichprobe von Individuen (Datenpunkte ) aus einer größeren Population (eine größere Daten getroffen werden Pool). Die Proben müssen auch unabhängig sein - das heißt, dass sie nicht gegenseitig beeinflussen. ANOVA eignet sich generell für den Vergleich von Mittel in kontrollierten Studien , aber wenn die Proben nicht unabhängig sind eine wiederholte Maßnahmen Test verwendet werden.
Normalverteilung
ANOVA davon ausgegangen, dass die Daten in den Gruppen normal verteilt . Der Test kann noch durchgeführt werden, sollte dies nicht der Fall sein - und wenn die Verletzung dieser Annahme ist nur mäßig , ist der Test noch geeignet . Allerdings, wenn die Daten ist ein langer Weg von der Normalverteilung , wird der Test nicht präzise Ergebnisse liefern . Um dies zu umgehen , entweder die Daten transformieren mit SPSS " Compute "-Funktion , bevor Sie die Analyse, oder verwenden Sie eine Alternative wie ein Test Kruskal- Wallace -Test.
Equal Standardabweichungen
weitere Einschränkung ANOVA ist, dass es davon ausgegangen, dass die Gruppen die gleichen oder sehr ähnliche , Standardabweichungen haben . Je größer der Unterschied in Standardabweichungen zwischen den Gruppen , die größere Chance , dass der Abschluss des Tests ungenau ist. Wie die Normalverteilung Annahme , ist dies kein Problem, solange die Standardabweichungen sind nicht äußerst unterschiedlich, und die Stichproben jeder Gruppe sind in etwa gleich . Ist dies nicht der Fall ist, ist ein Test Welch eine bessere Option.
Multiple Vergleiche
Wenn Sie eine ANOVA in SPSS , die resultierende F-Wert und Signifikanzniveau laufen Ihnen nur sagen, ob mindestens eine Gruppe in Ihrer Analyse unterscheidet sich von mindestens einem anderen ist . Es ist Ihnen nicht sagen, wie viele Gruppen , oder welche Gruppen , statistisch unterscheiden . Um dies zu ermitteln, müssen Follow-up- Vergleiche durchgeführt werden. Dies ist selten ein Problem in kleine Analysen , aber je höher die Anzahl der Gruppen in der Follow-up- Test beinhaltet , desto größer ist die Chance, einen Fehler vom Typ I , welche unter der Annahme, eine Wirkung , wo es nicht ein.
