ANOVA simplă cu măsurători repetate

În ANOVA cu măsurători repetate un subiect participă în toate condiţiile

experimentale (este testat de mai multe ori). Atunci când design-ul conţine o singură

variabilă independentă metoda presupune compararea a cel puţin trei condiţii

experimentale (trei variabile pereche în SPSS).

Condiţiile de aplicare ale acestei tehnici sunt:

1. VD este cantitativă şi normal distribuită (în fiecare condiţie a VI);

2. condiţia de sfericitate, testată prin testul W al lui Mauchly, presupune omogenitatea

varianţelor atât în cadrul condiţiilor experimentale cât şi în cadrul fiecăror diferenţe

dintre două condiţii.

3. fiecare subiect este testat în fiecare condiţie experimentală.

Condiţia de sfericitate este destul de rar îndeplinită în studiile din ştiinţele sociale,

încălcarea acesteia influenţând în mod serios rezultatele. Dacă rezultatele la testul W

Mauchly sunt nesemnificative statistic (p > .05) condiţia de sfericitate este

îndeplinită. În cazul încălcării condiţiei de sfericitate avem două alternative: fie ajustăm

gradele de libertate în citirea valorilor lui F din ANOVA (folosind corecţiile Greenhouse-

Geisser sau Huynh-Feldt), fie folosim analiza de varianţă multivariată (MANOVA).

Pentru ajustarea gradelor de libertate urmărim coeficienţii epsilon Greenhouse-

Geisser şi Huynh-Feldt pentru a hotărî cum vom ajusta gradele de libertate în citirea

testului F general. Dacă coeficienţii epsilon sunt < .75 atunci alegem corecţia

Greenhouse-Geisser iar dacă aceştia sunt > .75 folosim corecţia Huynh-Feldt (Leech,

Barrett & Morgan, 2005). După ce am stability tipul de corecţie, vom citi rezultatele la

testul F corespunzătoare acestei corecţii şi pragul de semnificaţie p afferent.

Calea în SPSS

Deschidem fişierul ANOVA_m_repetate_1. Calea în SPSS este: Analyze →

General Linear Model → Repeated Measures.

În câmpul Within-Subject Factor Name ştergem factor 1 şi trecem autoprez,

apoi în câmpul Number of Levels trecem 3 (numărul de condiţii ale VI), click pe butonul

Add şi apoi click pe butonul Define.

În fereastra deschisă trecem din câmpul din dreapta cele trei variabile

reprezentând condiţiile experimentale (în ordine) în câmpul Within-Subjects Variables.

Pentru a aplica teste post hoc, click pe butonul Options iar din câmpul din stânga

sus trecem variabila creată autoprez în câmpul din dreapta (Display Means for); activăm

apoi opţiunea Compare main effects prezentă imediat mai jos, aici alegem metoda

Bonferroni (în câmpul Confidence interval adjustment), bifăm de asemenea opţiunea

Descriptive statistics şi click Continue.

Pentru afişarea graficului activăm butonul Plots, trecem variabila autoprezentare

în câmpul Horizontal Axis, click apoi pe butonul Add, click Continue şi click OK.

Interpretarea Output-ului

În tabelul Mauchly’s Test of Sphericity este verificată condiţia de sfericitate.

Cum rezultatul testului Mauchly W = .726 este nesemnificativ statistic (p > .05), condiţia

de sfericitate este îndeplinită.

Tabelul Tests of Within-Subjects Effects este tabelul principal din Output,

conţinând rezultatele la testele F generale. Fiind în situaţia în care condiţia de sfericitate

este îndeplinită vom urmări valoarea testului F de pe primul rând: [F (2, 36) = 417.658,

p = .000]. Dacă sfericitatea nu ar fi fost îndeplinită ar fi trebuit să alegem între testele F

corespunzătoare uneia dintre cele două corecţii în funcţie de criteriul menţionat mai sus.

Rezultatele la testele post hoc Bonferroni sunt prezente în tabelul Pairwise

Comparisons. Observăm că :

există diferenţe semnificative între condiţia pretest şi post-test 1 [Bonferroni t =

, p = .000];

există diferenţe semnificative între condiţia pretest şi condiţia post-test 2

[Bonferroni t = , p = .000];

nu există diferenţe semnificative între condiţia post-test 1 şi post-test 2

[Bonferroni t = , p = 1.000]. Valoarea efectivă la testul Bonferroni t a

fost calculată împărţind diferenţa de medii la eroarea standard.