რა არის ANOVA-ს შეზღუდვები SPSS-ში?

ცვალებადობის ცალმხრივი ანალიზი, ან ANOVA, არის სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ორზე მეტი ნაკრების საშუალების შესადარებლად, რათა დადგინდეს, განსხვავდება თუ არა ისინი სტატისტიკურად ერთმანეთისგან. SPSS, სტატისტიკური ანალიზის პაკეტი, საშუალებას იძლევა გამოიყენოს ცალმხრივი ANOVA პროცედურების დიდ პაკეტში. თუმცა, ANOVA არ არის სრულყოფილი ტესტი და გარკვეულ პირობებში მოგცემთ შეცდომაში შემყვან შედეგებს.

ANOVA ტესტი ვარაუდობს, რომ ანალიზში გამოყენებული ნიმუშები არის "მარტივი შემთხვევითი ნიმუშები". ეს ნიშნავს, რომ ინდივიდების ნიმუში (მონაცემთა პუნქტები) აღებულია უფრო დიდი პოპულაციისგან (უფრო დიდი მონაცემთა ფონდი). ნიმუშები ასევე უნდა იყოს დამოუკიდებელი -- ანუ ისინი არ იმოქმედებენ ერთმანეთზე. ANOVA ზოგადად შესაფერისია კონტროლირებად კვლევებში საშუალების შესადარებლად, მაგრამ როდესაც ნიმუშები არ არის დამოუკიდებელი, უნდა იქნას გამოყენებული განმეორებითი ზომების ტესტი.

ANOVA ვარაუდობს, რომ ჯგუფებში მონაცემები ჩვეულებრივ განაწილებულია. ტესტი მაინც შეიძლება ჩატარდეს, თუ ეს ასე არ არის - და თუ ამ ვარაუდის დარღვევა მხოლოდ ზომიერია, ტესტი მაინც შესაფერისია. თუმცა, თუ მონაცემები შორს არის ნორმალური განაწილებიდან, ტესტი არ იძლევა ზუსტ შედეგებს. ამის გადასაჭრელად ან ანალიზის გაშვებამდე გადააკეთეთ მონაცემები SPSS "Compute" ფუნქციით, ან გამოიყენეთ ალტერნატიული ტესტი, როგორიცაა კრუსკალ-უოლესის ტესტი.

ANOVA-ს კიდევ ერთი შეზღუდვა არის ის, რომ იგი ვარაუდობს, რომ ჯგუფებს აქვთ იგივე ან ძალიან მსგავსი სტანდარტული გადახრები. რაც უფრო დიდია განსხვავება სტანდარტულ გადახრებში ჯგუფებს შორის, მით მეტია შანსი იმისა, რომ ტესტის დასკვნა არაზუსტია. ნორმალური განაწილების დაშვების მსგავსად, ეს არ არის პრობლემა, სანამ სტანდარტული გადახრები არ არის ძალიან განსხვავებული და თითოეული ჯგუფის ნიმუშის ზომები დაახლოებით თანაბარია. თუ ეს ასე არ არის, უელჩის ტესტი უკეთესი ვარიანტია.

როდესაც თქვენ აწარმოებთ ANOVA-ს SPSS-ში, შედეგად მიღებული F მნიშვნელობა და მნიშვნელოვნების დონე მხოლოდ გეტყვით, განსხვავდება თუ არა თქვენი ანალიზის ერთი ჯგუფი მაინც ერთი მეორისგან. ის არ გეტყვით რამდენი ჯგუფი ან რომელი ჯგუფი განსხვავდება სტატისტიკურად. ამის დასადგენად, შემდგომი შედარება უნდა განხორციელდეს. ეს იშვიათად არის პრობლემა მცირე ანალიზებში, მაგრამ რაც უფრო მაღალია ჯგუფებში შემავალი ჯგუფები შემდგომი ტესტი, მით უფრო დიდია I ტიპის შეცდომის დაშვების შანსი, რაც იქვე ეფექტს ითვალისწინებს არ არის ერთი.