ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans Doç. Dr. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU

ANOVA DESENLERİ: Kovaryans Analizi (ANCOVA) Bir araştırmada etkisi test edilen bir faktörün ya da faktörlerin dışında, bağımlı değişken ile ilişkisi bulunan bir değişkenin ya da değişkenlerin istatistiksel olarak kontrol edilmesini sağlayan bir tekniktir (Büyüköztürk, 2004). ANOVA ile regresyonun birleşimidir. Özellikle öntest-sontest kontrol gruplu modellerde öntestin etkisine göre düzeltilmiş sontest puanlarının karşılaştırılmasında yaygın olarak kullanılır.

ANOVA DESENLERİ: Kovaryans Analizi (ANCOVA) Varsayımlar Seçkisiz bir desende bağımlı değişken ve ortak değişken arasında doğrusal bir ilişki vardır. Gruplariçi regresyon eğimleri eşittir. Bir faktöre göre oluşan grupların her biri için bağımlı değişkene ait puanların evrendeki varyansları eşittir ve dağılımı normaldir. Ortalama puanları karşılaştırılacak örneklemler ilişkisizdir (Büyüköztürk, 2004).

ANOVA DESENLERİ: Kovaryans Analizi (ANCOVA) SPSS uygulaması Örnek: Daha önce alınan matematik dersi sayısı kontrol edildiğinde, erkeklerin matematik başarısı kızlardan yüksek midir? “Analyze” dan “General Linear Model” ve buradan “Univariate...” komutunu tıklayın.

ANOVA DESENLERİ: Kovaryans Analizi (ANCOVA)

ANOVA DESENLERİ: Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA), birden fazla bağımlı değişkenin bulunduğu durumlarda kullanılır. Bağımsız gruplar için tek Faktörlü ANOVA'dan farkı, birden fazla bağımlı değişkenin eşzamanlı incelenmesine olanak sağlamasıdır.

Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) Varsayımları: Her bir örneklemdeki gözlemler seçkisizdir ve diğerinden bağımsızdır. Tüm bağımlı değişkenlere ilişkin gözlemler her grupta çok değişkenli normal dağılım gösterir. Her grupta bağımlı değişkenler için evren kovaryans matrisleri homojendir. Bağımlı değişkenlerin ikili kombinasyonları arasındaki ilişkiler doğrusaldır.

Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) SPSS uygulaması Örnek: Bir işçi grubunun üretkenlik (verimlilik) düzeyleri ile ilgili bir çalışma yapılıyor. Gelir düzeyleri (Bağımlı değişken-1) ve çalışma saatleri (Bağımlı değişken-2) farklı yaş gruplarındaki (Bağımsız değişken) işçilerde ölçülüyor. Bir diğer deyişle farklı yaş kategorilerinde gelir düzeyi ve çalışma saatlerinin anlamlı fark gösterip göstermediğini belirlemekle ilgileniyoruz. “Analyze” dan “General Linear Model” ve buradan da ”Multivariate..” komutunu tıklayın.

Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA)

Kaynaklar Büyüköztürk, Ş. Çokluk-Bökeoğlu, Ö. Köklü, N. (2016). Sosyal Bilimler için İstatistik. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık. Büyüköztürk, Ş. (1995). Kestirisel istatistik. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 26 (1), 409-28. Büyüköztürk, Ş. (2017) Sosyal Bilimler için Veri Analizi El Kitabı: İstatistik, Araştırma Deseni SPSS Uygulamaları ve Yorum. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık. Çokluk, Ö. Şekercioğlu, G. Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LISREL Uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.