ما هي حدود ANOVA في SPSS؟

تحليل VAriance أحادي الاتجاه ، أو ANOVA ، هو طريقة إحصائية تُستخدم لمقارنة وسائل أكثر من مجموعتين من البيانات ، لمعرفة ما إذا كانت مختلفة إحصائيًا عن بعضها البعض. تسمح SPSS ، وهي حزمة تحليل إحصائي ، باستخدام ANOVA أحادي الاتجاه في مجموعة إجراءاتها الكبيرة. ومع ذلك ، فإن ANOVA ليس اختبارًا مثاليًا وسيوفر نتائج مضللة في ظل ظروف معينة.

يفترض اختبار ANOVA أن العينات المستخدمة في التحليل هي "عينات عشوائية بسيطة". هذا يعني أن عينة من الأفراد (نقاط البيانات) مأخوذة من مجموعة أكبر من السكان (تجمع بيانات أكبر). يجب أن تكون العينات أيضًا مستقلة - أي أنها لا تؤثر على بعضها البعض. ANOVA مناسب بشكل عام لمقارنة الوسائل في الدراسات الخاضعة للرقابة ، ولكن عندما لا تكون العينات مستقلة ، يجب استخدام اختبار مقاييس متكررة.

تفترض ANOVA أن البيانات في المجموعات يتم توزيعها بشكل طبيعي. لا يزال من الممكن إجراء الاختبار إذا لم يكن الأمر كذلك - وإذا كان انتهاك هذا الافتراض معتدلاً فقط ، فسيظل الاختبار مناسبًا. ومع ذلك ، إذا كانت البيانات بعيدة جدًا عن التوزيع الطبيعي ، فلن يوفر الاختبار نتائج دقيقة. للتغلب على هذا ، قم إما بتحويل البيانات باستخدام وظيفة "الحساب" في SPSS قبل تشغيل التحليل ، أو استخدم اختبارًا بديلًا مثل اختبار Kruskal-Wallace.

قيد آخر لـ ANOVA هو أنه يفترض أن المجموعات لها نفس الانحرافات المعيارية أو متشابهة جدًا. كلما زاد الاختلاف في الانحرافات المعيارية بين المجموعات ، زادت فرصة عدم دقة نتيجة الاختبار. مثل افتراض التوزيع العادي ، هذه ليست مشكلة طالما أن الانحرافات المعيارية ليست مختلفة بشكل كبير ، وأحجام العينة لكل مجموعة متساوية تقريبًا. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فإن اختبار ويلش يعد خيارًا أفضل.

عندما تقوم بتشغيل ANOVA في SPSS ، فإن قيمة F الناتجة ومستوى الأهمية يخبرك فقط ما إذا كانت مجموعة واحدة على الأقل في تحليلك مختلفة عن مجموعة أخرى على الأقل. لا يخبرك بعدد المجموعات أو المجموعات التي تختلف إحصائيًا. من أجل تحديد ذلك ، يجب إجراء مقارنات متابعة. نادرًا ما تكون هذه مشكلة في التحليلات الصغيرة ، ولكن كلما زاد عدد المجموعات المدرجة في اختبار المتابعة ، كلما زادت فرصة ارتكاب خطأ من النوع الأول ، والذي يفترض وجود تأثير عند وجوده ليس واحد.