एसपीएसएस आउटपुट की सही व्याख्या के लिए एनोवा की मान्यताओं को दोहराया जाना

Question

मैं जांच कर रहा हूं कि क्या अलग-अलग इनाम की स्थिति कार्य प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है। मेरे पास दो समूहों के साथ एक छोटे से अध्ययन का डेटा है, प्रत्येक में n = 20 है। मैंने एक कार्य पर डेटा एकत्र किया जिसमें 3 अलग "इनाम" स्थितियों में प्रदर्शन शामिल था। इस कार्य में 3 स्थितियों में से प्रत्येक में दो बार लेकिन यादृच्छिक क्रम में प्रदर्शन शामिल था। मैं यह देखना चाहता हूं कि क्या प्रत्येक "अलग-अलग" इनाम की स्थितियों में, प्रत्येक समूह के लिए कार्य प्रदर्शन में एक अंतर है।

• IV = समूह प्रकार
• DV = 3 स्थितियों में कार्य प्रदर्शन के माप का मतलब है

मेरे पास दोहराया उपायों एनोवा और एसपीएसएस में कच्चे डेटा सेट तक पहुंच है, लेकिन आगे बढ़ने के तरीके के बारे में अनिश्चित हूं। मैं इस व्याख्या के लिए एक कदम-दर-चरण मार्गदर्शिका नहीं पा सका हूं, क्योंकि पल्लेंट पाठ कुछ सीमित है। मेरे विशेष मुद्दे निम्नलिखित क्षेत्रों में हैं:

1. क्या मैं व्यक्तिगत रूप से या IV के प्रत्येक स्तर के संयोजनों के भीतर अपने प्रत्येक चर की सामान्यता की जांच करता हूं? यदि यह संयोजन के भीतर है, तो मैं कैसे जांच करूं?
2. क्या मैं पहले मौली का टेस्ट देख सकता हूं? यदि इसका उल्लंघन होता है, तो इसका क्या मतलब है? यदि इसका उल्लंघन नहीं किया जाता है, तो इसका क्या मतलब है?
3. जब बहुभिन्नरूपी परीक्षण तालिकाओं, या भीतर के विषयों के प्रभावों को देखना ठीक है? मुझे यकीन नहीं है कि यह या तो (या दोनों?) का उपयोग करने के लिए उपयुक्त है?
4. क्या जोड़ीदार तुलनाओं को देखना हमेशा ठीक होता है? ऐसा लगता है कि यदि बहुव्रीहि या भीतर के विषय प्रभाव महत्व (यानी पी <0.05) को इंगित नहीं करते हैं, लेकिन मैं फिर से अनिश्चित हूं।

Comments

आपको यहां कुछ अच्छी प्रतिक्रियाएं मिलीं। यदि उनमें से किसी ने आपकी मदद की, तो कृपया उनमें से किसी एक को स्वीकार करने पर विचार करें। यह वही है जो लोगों को सवालों के जवाब देता रहता है :)

— थॉमस एचएच

Answer 1

1. आपके आश्रित चर सामान्य-विषय डिज़ाइन के प्रत्येक सेल में सामान्य होने चाहिए। आपके पास 2 ऐसी कोशिकाएं हैं: 2 समूह, इसलिए सामान्यता दोनों समूहों में होनी चाहिए। इसके अलावा, आपके 3 DV के बीच विचरण-कोविरियन मैट्रिक्स 2 समूहों में समान होना चाहिए। आप EXPLORE प्रक्रिया में Shapiro-Wilk परीक्षण या Kolmogorov-Smirnov (Lilliefors सुधार के साथ) परीक्षण द्वारा सामान्यता की जांच कर सकते हैं। Variance-covariance समरूपता का परीक्षण बॉक्स के M परीक्षण (विवेचनात्मक विश्लेषण में पाया गया) द्वारा किया जा सकता है। ध्यान दें कि एनोवा दोनों धारणाओं के उल्लंघन के लिए काफी मजबूत है।

2. मौचली का परीक्षण तथाकथित गोलाकार धारणा की जांच करता है जो कि एनोवा के दोहराया उपायों के लिए अविभाज्य दृष्टिकोण के लिए आवश्यक है। इस धारणा की आवश्यकता है कि, मोटे तौर पर बोल, आपके दोहराया उपाय DVs के बीच का अंतर नहीं है। यदि इस धारणा का उल्लंघन किया जाता है तो आपको "इम्पैक्ट-सब्जेक्ट्स इफेक्ट्स टेबल" के टेस्ट में "स्पेरिसिटी मान लिया गया" की अवहेलना करनी चाहिए - इसके बजाय कुछ सुधार (जैसे ग्रीनहाउस-गीज़र) मिले।

3. जबकि भीतर-विषय प्रभाव तालिका के परीक्षण आरएम-एनोवा में "यूनीवेरिटी अप्रोच" को दर्शाते हैं, मल्टीवेरेट टेस्ट टेबल "बहुभिन्नरूपी दृष्टिकोण" को दर्शाती है। ये दोनों उपयोगी हैं और थोड़ी बहस है जो "बेहतर" है। उनके बारे में थोड़ा यहाँ पढ़ें , थोड़ा और यहाँ ।

4. आमतौर पर एक जोड़ीदार परीक्षणों की जांच नहीं करेगा यदि समग्र प्रभाव गैर-महत्वपूर्ण है, तो इसका कोई मतलब नहीं है।

Comments

चूँकि यहाँ के बीच-कारक का परीक्षण एक-एक एनोवा के बराबर है, जिसके भीतर-कारक के प्रति-व्यक्ति औसत के साथ, ये औसत सामान्य होने की आवश्यकता है और समान सैद्धांतिक संस्करण हैं - मूल डेटा नहीं। भीतर-कारक के परीक्षण के लिए, प्रति व्यक्ति डेटा वैक्टर की बहुभिन्नरूपी सामान्यता को मानने की आवश्यकता है। बेशक, अगर यह मामला है, तो उनका औसत भी सामान्य है।

— काराकाल

क्या मैंने आपको सही समझा, कि अगर हम केवल विषय-वस्तु के प्रभाव में रुचि लेते हैं, तो DVs को परिवर्तनशील सामान्य बादल बनाने की आवश्यकता नहीं है, यह सिर्फ उनका औसत चर है जो सामान्य होना चाहिए। अगर हम भीतर के प्रभाव में रुचि लेते हैं, तो DVs को उत्परिवर्तित सामान्य बादल बनाना होगा।

— ttnphns

वास्तव में, और पूर्ण विभाजन साजिश मॉडल की कसौटी के लिए सख्त मान्यताओं कारक के बीच केवल के परीक्षण के लिए मान्यताओं मतलब (मल्टीवेरिएट सामान्य सामान्य प्रति-व्यक्ति का अर्थ है, सैद्धांतिक सहप्रसरण-मैट्रिक्स की समानता के सैद्धांतिक की समानता प्रति व्यक्ति संस्करण का मतलब है)। $\rightarrow$$\rightarrow$

— कारकल

@ttnphns मैंने कई संदर्भों को देखा है कि सामान्यता को भीतर के विषयों में होना चाहिए , बीच में नहीं-। यहाँ भीतर के विषय कारक इनाम की स्थिति है। यहां दो संदर्भ दिए गए हैं जहां यह कहा गया है: stat.cmu.edu/~hseltman/309/Book/chapter14.pdf (पृष्ठ 11); google.com/… (पृष्ठ 4)

— मेग

Answer 2

एसपीएसएस के साथ एनोवा को दोहराया उपायों की व्याख्या करने पर सामान्य संसाधन

ऐसा लगता है कि आपको दोहराए गए उपायों एनोवा पर एक बेहतर सामान्य संसाधन की आवश्यकता है। यहां कुछ वेब संसाधन हैं, लेकिन सामान्य तौर पर "एसपीएसएस दोहराया उपायों एनोवा" की खोज से कई उपयोगी विकल्प मिलेंगे।

• यूसीएलए में एसपीएसएस आउटपुट का एक उदाहरण है जिसमें 2 द्वारा 3 मिश्रित एनोवा द्वारा कई अन्य उदाहरणों के साथ व्याख्या की गई है।
• एंडी फील्ड दोहराया उपायों एनोवा पर

1. सामान्यता की जाँच करना

• व्यावहारिक दृष्टिकोण से, परिवर्तनों को सही ठहराने के लिए सामान्यता के परीक्षणों का अक्सर उपयोग किया जाता है। यदि आप एक परिवर्तन लागू करते हैं, तो आपको डिज़ाइन के सभी कक्षों में समान परिवर्तन लागू करने की आवश्यकता है।
• SPSS का उपयोग करके सामान्यता का आकलन करने का एक सामान्य तरीका यह है कि आप अपना मॉडल सेट करें और अवशिष्टों को बचाएं और फिर अवशिष्टों के वितरण की जांच करें।

2. मौली के परीक्षण का मूल्य

• एक सामान्य रणनीति है कि मौली के परीक्षण को देखें और यदि यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है, तो या तो अविभाजित सही परीक्षणों या बहुभिन्नरूपी परीक्षणों की व्याख्या करें।

3. बहुभिन्नरूपी

• मुझे लगता है कि @ttnphns ने इसे अच्छी तरह से अभिव्यक्त किया है।

4. जोड़ी की तुलना

• मुझे लगता है कि @ttnphns ने इसे अच्छी तरह से अभिव्यक्त किया है।

Comments

मैं फील्ड लेख से बचूंगा, जिसे कुछ हद तक लापरवाही से एक साथ रखा गया है और कम से कम एक निश्चित त्रुटि (टाइप I और टाइप II को गलत बनाता है)।

— rolando2