Saya sedang menyelidiki apakah kondisi hadiah yang berbeda dapat mempengaruhi kinerja tugas. Saya memiliki data dari studi kecil dengan dua kelompok, masing-masing dengan n = 20. Saya mengumpulkan data pada tugas yang melibatkan kinerja dalam 3 kondisi "hadiah" yang berbeda. Tugas tersebut melibatkan kinerja di masing-masing dari 3 kondisi dua kali tetapi dalam urutan acak. Saya ingin melihat apakah ada perbedaan rata-rata dalam kinerja tugas untuk masing-masing kelompok, dalam setiap kondisi "hadiah" yang berbeda.
- IV = Jenis grup
- DV = ukuran rata-rata kinerja tugas di 3 kondisi
Saya memiliki output dari ANOVA tindakan berulang dan akses ke data mentah yang diatur dalam SPSS tetapi saya tidak yakin bagaimana untuk melanjutkan. Saya belum dapat menemukan panduan langkah demi langkah untuk interpretasi ini, karena teks Pallant agak terbatas. Masalah khusus saya adalah di bidang berikut:
- Apakah saya memeriksa normalitas masing-masing variabel saya secara individual atau dalam kombinasi dari masing-masing tingkat IV? Jika itu dalam kombinasi, bagaimana cara memeriksanya?
- Apakah saya harus memeriksa Tes Mauchly terlebih dahulu? Jika dilanggar, apa artinya itu? Jika tidak dilanggar, apa artinya itu?
- Kapan boleh melihat tabel tes multivarian, atau tes efek di dalam subjek? Saya tidak yakin kapan waktu yang tepat untuk menggunakan (atau keduanya?)
- Apakah selalu baik untuk melihat perbandingan berpasangan? Tampaknya berlawanan dengan intuisi untuk melakukannya jika efek multivariat atau dalam-subyek tidak menunjukkan signifikansi (yaitu P <0,05) tetapi saya sekali lagi tidak yakin.
sumber
Jawaban:
Variabel dependen Anda harus normal di setiap sel desain antar-subjek. Anda memiliki 2 sel: 2 kelompok, jadi normalitas harus di kedua kelompok. Juga, matriks varians-kovarians antara 3 DV Anda harus sama dalam 2 kelompok. Anda dapat memeriksa normalitas dengan uji Shapiro-Wilk atau Kolmogorov-Smirnov (dengan koreksi Lilliefors) dalam prosedur EXPLORE. Homogenitas varians-kovarians dapat diuji dengan uji M Box (ditemukan dalam analisis Diskriminan). Namun perlu dicatat bahwa ANOVA cukup kuat untuk pelanggaran terhadap kedua asumsi tersebut.
Tes Mauchly memeriksa apa yang disebut asumsi sphericity yang diperlukan untuk pendekatan univariat untuk tindakan berulang ANOVA. Asumsi ini mensyaratkan bahwa, secara umum, perbedaan antara DV yang diukur berulang tidak saling berhubungan. Jika asumsi tersebut dilanggar, Anda harus mengabaikan "Sperisitas yang diasumsikan" dalam tabel Tes Efek Dalam Subjek - terdapat beberapa koreksi (seperti Greenhouse-Geisser) sebagai gantinya.
Sementara tabel Pengujian Efek Dalam Subjek mencerminkan "pendekatan univariat" di RM-ANOVA, tabel Pengujian Multivarian mencerminkan "pendekatan multivarian". Keduanya bermanfaat dan ada sedikit perdebatan yang "lebih baik". Baca sedikit di sini tentang mereka, sedikit lagi di sini .
Biasanya seseorang tidak akan memeriksa tes berpasangan jika efek keseluruhannya tidak signifikan, itu tidak masuk akal.
sumber
Sumber Umum tentang menafsirkan tindakan berulang ANOVA dengan SPSS
Kedengarannya seperti Anda membutuhkan sumber daya umum yang lebih baik tentang tindakan berulang ANOVA. Berikut adalah beberapa sumber daya web, tetapi secara umum pencarian "SPSS mengulangi langkah-langkah ANOVA" akan menghasilkan banyak opsi yang bermanfaat.
1. Memeriksa normalitas
2. Nilai ujian Mauchly
3. Multivarian
4. Perbandingan berpasangan
sumber