Mik az ANOVA korlátai az SPSS-ben?
Az egyirányú ANalysis Of Variance vagy ANOVA egy statisztikai módszer, amellyel több mint két adathalmaz átlagát hasonlítják össze, hogy megnézzék, statisztikailag különböznek-e egymástól. Az SPSS, egy statisztikai elemzési csomag, lehetővé teszi az egyirányú ANOVA használatát az eljárások széles skálájában. Az ANOVA azonban nem tökéletes teszt, és bizonyos körülmények között félrevezető eredményeket ad.
Mintakorlátozások
Az ANOVA teszt feltételezi, hogy az elemzésben használt minták "egyszerű véletlenszerű minták". Ez azt jelenti, hogy az egyedek (adatpontok) mintáját egy nagyobb populációból (nagyobb adatkészletből) veszik. A mintáknak függetlennek is kell lenniük, azaz nem hatnak egymásra. Az ANOVA általában alkalmas az átlagok összehasonlítására kontrollált vizsgálatokban, de ha a minták nem függetlenek, ismételt mérési tesztet kell alkalmazni.
Normál elosztás
Az ANOVA azt feltételezi, hogy a csoportok adatai normális eloszlásúak. A tesztet akkor is el lehet végezni, ha ez nem így van – és ha ennek a feltételezésnek a megsértése csak mérsékelt, a teszt akkor is megfelelő. Ha azonban az adatok messze vannak a normál eloszlástól, a teszt nem ad pontos eredményt. Ennek megkerüléséhez vagy az elemzés futtatása előtt alakítsa át az adatokat az SPSS "Compute" funkciójával, vagy használjon alternatív tesztet, például egy Kruskal-Wallace tesztet.
Egyenlő szórás
Az ANOVA másik korlátja, hogy feltételezi, hogy a csoportok azonos vagy nagyon hasonló szórással rendelkeznek. Minél nagyobb a szórás különbség a csoportok között, annál nagyobb az esély arra, hogy a teszt következtetése pontatlan. A normál eloszlási feltételezéshez hasonlóan ez sem probléma, amíg a szórások nem különböznek nagymértékben, és az egyes csoportok mintanagysága nagyjából egyenlő. Ha nem ez a helyzet, a Welch-teszt jobb megoldás.
Több összehasonlítás
Amikor ANOVA-t futtat az SPSS-ben, az eredményül kapott F érték és szignifikanciaszint csak azt mutatja meg, hogy az elemzésben legalább egy csoport különbözik-e legalább egy másiktól. Nem árulja el, hogy hány csoport, vagy melyik csoport különbözik statisztikailag. Ennek megállapításához utólagos összehasonlításokat kell végezni. Ez ritkán jelent problémát a kis elemzéseknél, de minél több csoportot vesznek fel az utánkövetési tesztbe, annál nagyobb az esélye annak, hogy I. típusú hibát kövessünk el, ami ott is hatást feltételez, ahol nincs.