en variansanalyse eller " ANOVA " er en statistisk procedure, der anvendes til at bestemme, om forskellene mellem midler til tre eller flere grupper af data er statistisk signifikante . En af ulemperne ved en envejs ANOVA er, at det ikke kan fortælle dig specifikt , hvilke grupper er forskellige - det kan kun fortælle dig, at et sted mellem dine grupper er der en forskel . For at få yderligere oplysninger , du har brug for post-hoc tests. Instruktioner
1

Kør ANOVA i din statistisk analyse pakke , og vælg " Post- Hoc ", hvilket også kan være mærket " Opfølgning sammenligninger " eller " Test for væsentlige virkninger. " < Br >
2

Beslut, om du vil justere din signifikansniveau , og vælg den metode at gøre det. Hvis du kun har har tre grupper, og er temmelig sikker på - på grund af tidligere test eller gennemprøvet teori - at dit resultat vil komme ud på en bestemt måde , brug " . LSD " Ellers skal du vælge " Bonferroni " eller " Tukey ", hvis din pakken tilbyder ikke Bonferroni korrektion.
3

vente på resultaterne skal vises på skærmen , og derefter kontrollere, at den samlede " F" forholdet mellem ANOVA er betydelig. Rul ned til bordet , der indeholder "F" ratio, som regel bare mærket " ANOVA " og finde " mellem grupperne "-række. Kontroller signifikans på denne række , som regel mærket " Sig ", eller hvis det er over dit alpha -niveau (normalt 0,05 - konsultere din lærer eller forskningspartnere at være sikker ) " p ". , Og du valgte LSD i forrige trin , stop her - du har ingen signifikante forskelle . Ellers fortsæt til næste trin .
4

scroll ned til bordet beskriver dine post-hoc tests , normalt mærket " Multiple sammenligninger. " Hver gruppe er opført ned den første kolonne , og en sammenligning med de andre grupper er givet i den anden kolonne . Kig efter " Sig " eller " p" kolonnen , og scan ned det at se, om nogen resultater er lavere end din alpha -niveau. Hvis er du følge rækken til venstre for at se, hvilke to grupper refererer dette til . Midlet til disse grupper er statistisk signifikant . Fortsæt til hele tabellen.
5

Check at se, hvor store forskellene er. Undertiden statistisk signifikante forskelle kan findes, når de faktiske forskelle mellem de midler er meget små. Besøg uccs.edu /~ fakultet /lbecker /og for de to grupper du sammenligner deres middelværdi og standardafvigelse fra dine ANOVA resultater ind i tekstfelterne på højre side af skærmen ind. Klik på " Compute ", og derefter kontrollere Cohens d kassen. Effektstørrelser , der anses for små, mellemstore og store er .2 , .5, og .8 hhv .