Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Monimuuttujainen varianssianalyysi, MANOVA - Coggle Diagram
Monimuuttujainen varianssianalyysi, MANOVA
Taustaa
-
latentti muuttuja = jotain jota ei voi sellaisenaan havaita tai mitata vaan sen mittaamiseen tarvitaan useita muita muuttujia
tutkimuskysymys viittaa siihen, että halutaan tarkastella ryhmien välisiä eroja
-
voidaan hyödyntää sekä kokeellisessa että korrelatiivisessa tutkimuksessa (on aina poikkileikkaustutkimus!)
varianssianalyysin idea: onko selittäjän mittaustuloksiin aiheuttama vaihtelu suurempaa kuin yksilöllisten erojen tuottama vaihtelu?
jos ryhmien välinen vaihtelu selittää enemmän, havaitaan MANOVAssa tilastollisesti merkitsevä ero ryhmien välillä
jos ryhmän sisäinen vaihtelu on taas suurempaa, havaitaan MANOVAssa ei-tilastollisesti merkitsevä tulos -> ryhmien välillä ei keskiarvoeroja
Toteutus
-
2) Oletukset:
a) selitettävät muuttujat (vähintään 2 kpl, numeerisia, teoreettisesti ja empiirisesti yhteydessä toisiinsa eli kytkeytyy toisiinsa ja korreloivat keskenään)
b) selittäjät (ei-numeerisia)
c) selitettävät moniulotteisesti normaalijakautuneita kussakin selitettävän muuttujan ryhmässä erikseen
d) selitettävien muuttujien kovarianssimatriisit oltava yhtä suuria kussakin ryhmässä (ohjaa, miten tuloksia tulkitaan)
a) tutkitaan Analyze -> Correlate -> Bivariate ja jos korreloi, oletus ok
c) histogrammit
-
Tulokset
tarkistetaan viimeinen d) oletus eli muuttujien kovarianssimatriisien yhtäsuuruus, oletus toteutuu, kun p on suurempi tai yhtä suuri kuin 0,05
jos oletus toteutuu: Multivariate taulukon Wilk's lambda
jos oletus ei toteudu: Multivariate taulukon Pillai's trace (ehkä selitettävät muuttujat ei tarpeeksi norm.jakautuneita)
-
1) Eroavatko ryhmät toisistaan? (Multivariate Tests -taulukon Wilk's lambda tai Pillai's Trace -riviltä F-rimpsu: F(vapausasteet) = F-arvo, p-arvo ja osittais-eta^2)
kyllä
2) Minkä selitettävien muuttujien osalta ryhmät eroavat? (Tests of Between-Subject Effects ); oma F-rimpsu jokaiselle selitettävälle muuttujalle, p-arvo on tärkein, sillä jos kaikki p < .05 niin kaikki ryhmät eroavat
3) Mitkä ryhmät eroavat toisistaan? ( Pairwise comparisons ja Levenen testi); Post hoc -testillä selviää selittäjän ryhmien väliset erot, Levenen testi kertoo, millainen parivertailu täytyy tehdä, tarkastellaan vain niitä muuttujia, joiden kohdalla edellisessä taulukossa p < .05, jos Levenen taulukossa p > tai = .05 niin varianssit on yhtä suuret (Bonferroni) mutta jos p < .05 niin ryhmien variansseissa on eroa (Dunnett's T3)
4) Miten ryhmät eroavat toisistaan? (Descriptive statistics); Descriptive statistics ja tarkastellaan miten selittäjän ryhmät eroavat toisistaan -> tarkastellaan ryhmien selitettävien muuttujien ka:ja
Parivertailu Multiple comparisons -taulukosta ja tarkastellaan Bonferroni tai Dunnett's p-arvoa: jos p >/= .05 -> ryhmissä ei eroa eli ka:t yhtä suuret ja jos p < .05 -> ryhmissä ja keskiarvoissa on eroa
-
Raportointi
Aineiston analyysi -luku
-
kerrotaan,, mitkä olivat selitettäviä muuttujia ja mikä selittäjä (myös mahdolliset kontrollimuuttujat)
otetaan kantaa menetelmän oletuksiin ja kerrotaan mitä niistä seurasi (etenkin jos jotkut oletukset ei toteudu)
-
-
Tulokset-luku
-
monimuuttujaisen testin tulos (F-rimpsu) efektin koko ja sen tulkinta sekä yksittäisten selittäjien kohdalta tehdyt vertailut tekstissä
-
-