un'analisi della varianza , o " varianza " è una procedura statistica utilizzata per determinare se le differenze tra i mezzi di tre o più gruppi di dati sono statisticamente significativi . Uno degli svantaggi di un one- way ANOVA è che non può dire specificamente che i gruppi sono diversi - si può solo dire che da qualche parte tra i gruppi , una differenza esiste. Per ottenere ulteriori informazioni, è necessario test post-hoc . Istruzioni
1

Eseguire il ANOVA nel pacchetto di analisi statistica , e selezionare l'opzione " post-hoc " , che può anche essere etichettato "Follow up paragoni " o " test per gli effetti principali . "

2

decidere se si regolare il livello di significatività , e selezionare il metodo di fare così . Se avete avere solo tre gruppi e sono abbastanza fiducioso - a causa di precedenti prove o di teoria comprovata - che il risultato verrà fuori in un certo modo , usare " . LSD " Altrimenti , selezionare " Bonferroni " o " Tukey " se il pacchetto non offre la correzione di Bonferroni .
3

attendere i risultati di apparire sullo schermo , quindi verificare che il rapporto complessivo "F" della ANOVA è significativa . Scorrere verso il basso per la tabella contenente il rapporto di " F " , di solito semplicemente etichettato come " varianza ", e trovare il " Tra i gruppi di " riga . Controllare il significato di questa riga , di solito etichettato come " Sig " o se è sopra il livello alfa ( di solito 0.05 - consultate il vostro insegnante o partner di ricerca per essere sicuri) "p . " , Ed è stato selezionato LSD nel passaggio precedente , stop qui - non si hanno differenze significative . In caso contrario , continuare con il passo successivo .
4

Scoll giù alla tabella dettaglia i test post-hoc , solitamente etichettato come " Confronti multipli . " Ogni gruppo è presente lungo la prima colonna , e il suo confronto con gli altri gruppi sono riportati nella seconda colonna . Cercare il " Sig " o la colonna " p" , e la scansione verso il basso per vedere se tutti i risultati sono inferiori tuo livello alfa . Se lo sono , seguire la riga verso sinistra per vedere quale due gruppi di questo si riferisce. I mezzi di questi gruppi sono statisticamente significative . Continua per tutto il tavolo .
5

Controllare per vedere quanto grande siano le differenze. Talvolta differenze statisticamente significative possono essere trovati quando le differenze effettive tra i mezzi sono molto piccole . Visita uccs.edu /~ facoltà /lbecker /e per i due gruppi si stanno confrontando , inserire la propria media e deviazione standard dai risultati ANOVA nelle caselle di testo sulla destra dello schermo . Fare clic su "Calcola " e quindi selezionare la casella d del Cohen . Dimensioni dell'effetto che sono considerate piccole, medie e grandi dimensioni sono 0,2 , 0,5 e 0,8 rispettivamente .

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