Upload
daiana-jitaru
View
362
Download
16
Embed Size (px)
DESCRIPTION
kkj
Citation preview
ANOVA simplă cu măsurători repetate
În ANOVA cu măsurători repetate un subiect participă în toate condiţiile
experimentale (este testat de mai multe ori). Atunci când design-ul conţine o singură
variabilă independentă metoda presupune compararea a cel puţin trei condiţii
experimentale (trei variabile pereche în SPSS).
Condiţiile de aplicare ale acestei tehnici sunt:
1. VD este cantitativă şi normal distribuită (în fiecare condiţie a VI);
2. condiţia de sfericitate, testată prin testul W al lui Mauchly, presupune omogenitatea
varianţelor atât în cadrul condiţiilor experimentale cât şi în cadrul fiecăror diferenţe
dintre două condiţii.
3. fiecare subiect este testat în fiecare condiţie experimentală.
Condiţia de sfericitate este destul de rar îndeplinită în studiile din ştiinţele sociale,
încălcarea acesteia influenţând în mod serios rezultatele. Dacă rezultatele la testul W
Mauchly sunt nesemnificative statistic (p > .05) condiţia de sfericitate este
îndeplinită. În cazul încălcării condiţiei de sfericitate avem două alternative: fie ajustăm
gradele de libertate în citirea valorilor lui F din ANOVA (folosind corecţiile Greenhouse-
Geisser sau Huynh-Feldt), fie folosim analiza de varianţă multivariată (MANOVA).
Pentru ajustarea gradelor de libertate urmărim coeficienţii epsilon Greenhouse-
Geisser şi Huynh-Feldt pentru a hotărî cum vom ajusta gradele de libertate în citirea
testului F general. Dacă coeficienţii epsilon sunt < .75 atunci alegem corecţia
Greenhouse-Geisser iar dacă aceştia sunt > .75 folosim corecţia Huynh-Feldt (Leech,
Barrett & Morgan, 2005). După ce am stability tipul de corecţie, vom citi rezultatele la
testul F corespunzătoare acestei corecţii şi pragul de semnificaţie p afferent.
Calea în SPSS
Deschidem fişierul ANOVA_m_repetate_1. Calea în SPSS este: Analyze →
General Linear Model → Repeated Measures.
În câmpul Within-Subject Factor Name ştergem factor 1 şi trecem autoprez,
apoi în câmpul Number of Levels trecem 3 (numărul de condiţii ale VI), click pe butonul
Add şi apoi click pe butonul Define.
În fereastra deschisă trecem din câmpul din dreapta cele trei variabile
reprezentând condiţiile experimentale (în ordine) în câmpul Within-Subjects Variables.
Pentru a aplica teste post hoc, click pe butonul Options iar din câmpul din stânga
sus trecem variabila creată autoprez în câmpul din dreapta (Display Means for); activăm
apoi opţiunea Compare main effects prezentă imediat mai jos, aici alegem metoda
Bonferroni (în câmpul Confidence interval adjustment), bifăm de asemenea opţiunea
Descriptive statistics şi click Continue.
Pentru afişarea graficului activăm butonul Plots, trecem variabila autoprezentare
în câmpul Horizontal Axis, click apoi pe butonul Add, click Continue şi click OK.
Interpretarea Output-ului
În tabelul Mauchly’s Test of Sphericity este verificată condiţia de sfericitate.
Cum rezultatul testului Mauchly W = .726 este nesemnificativ statistic (p > .05), condiţia
de sfericitate este îndeplinită.
Tabelul Tests of Within-Subjects Effects este tabelul principal din Output,
conţinând rezultatele la testele F generale. Fiind în situaţia în care condiţia de sfericitate
este îndeplinită vom urmări valoarea testului F de pe primul rând: [F (2, 36) = 417.658,
p = .000]. Dacă sfericitatea nu ar fi fost îndeplinită ar fi trebuit să alegem între testele F
corespunzătoare uneia dintre cele două corecţii în funcţie de criteriul menţionat mai sus.
Rezultatele la testele post hoc Bonferroni sunt prezente în tabelul Pairwise
Comparisons. Observăm că :
există diferenţe semnificative între condiţia pretest şi post-test 1 [Bonferroni t =
, p = .000];
există diferenţe semnificative între condiţia pretest şi condiţia post-test 2
[Bonferroni t = , p = .000];
nu există diferenţe semnificative între condiţia post-test 1 şi post-test 2
[Bonferroni t = , p = 1.000]. Valoarea efectivă la testul Bonferroni t a
fost calculată împărţind diferenţa de medii la eroarea standard.