ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans Doç. Dr. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU
ANOVA DESENLERİ: Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA Karışık ölçümler için iki faktörlü ANOVA, işlem gruplarına bağlı olarak ilişkisiz ölçümlerin ve zamana bağlı olarak tekrarlı ölçümlerin söz edildiği iki faktörlü karışık (split-plot) desenlerde, uygulanan deneysel işlemin etkililiğine ilişkin satırxsütun ortak etkisini ve satır ile sütun faktörlerinin temel etkilerini test etmek için kullanılır. ‘’Mixed Design Two-Way ANOVA” / “One Within and One Between Factor ANOVA” / “Split-Plot ANOVA” gibi isimlerle de anılır.
Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA İki faktörlü karışık desenlerde faktörlerden biri bağımsız grup faktörü, diğeri ise gruplardaki bireylerin farklı zamanlarda alınan ölçümlerine karşılık gelen tekrarlı (bağımlı ya da ilişkili) ölçüm faktörüdür. Bağımsız grup faktörüne gruplararası değişken (between subject variable), tekrarlı ölçüm faktörüne ise grup/lariçi değişken (within subject variable) denir.
Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA Tek faktör üzerinde tekrarlı ölçümler için iki faktörlü ANOVA olarak da isimlendirilen bu istatistiksel modelin varsayımları aşağıda verilmiştir: Bağımlı değişken en az aralık ölçeğindedir. Bağımlı değişkene ait puanlar, her bir alt grupta normal dağılım gösterir. Grupların aynı zamanda elde edilen puanlarının varyansları eşittir. Ölçüm setlerinin ikili kombinasyonları için grupların kovaryansları eşittir. Herhangi bir denek için hesaplanan fark puanı, diğer denekler için hesaplanan fark puanlarından bağımsızdır.
Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA Bağımsız gruplar için iki faktörlü varyans analizinde olduğu gibi, karışık desenler için iki faktörlü varyans analizinde de temel etkiler ve etkileşim etkisine ilişkin olmak üzere üç ayrı hipotez test edilir. 1. Grup Temel Etkisi: H1: Ölçümler arası değişime bakılmaksızın, grupların bağımlı değişkene ilişkin puanları arasında anlamlı fark vardır.
Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA 2. Ölçüm Temel Etkisi: H1: Kişilerin hangi grupta olduğuna bakılmaksızın (tek bir grup) tekrarlı ölçümleri arasında anlamlı fark vardır. 3. Etkileşim etkisi (Ortak Etki) hipotezi: H1: Kişilerin bağımlı değişkene ilişkin tekrarlı ölçümlerinde gözlenen değişim, gruplar arasında anlamlı farklılık gösterir.
Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA SPSS uygulaması Örnek: Üç farklı öğretim yöntemi ile öğrencilerin öğrenme düzeylerinin incelendiği bir çalışmada; A grubuna bilgisayar destekli, B grubuna proje tabanlı, C grubuna da düz anlatım ile öğretim yapılmış ve öğretime başlamadan önce, öğretim sürecinde ve öğretimin sonunda test / ölçüm alınarak öğrenme düzeyleri belirlenmiştir. Burada 3X3‘lük bir karışık desen söz konusudur. “Analyze” dan “General Linear Model” ve buradan da “Repeated Measures...” komutunu tıklayın.
Karışık Ölçümlerde İki Faktörlü ANOVA
Anova Desenleri İçin Okunacak Kaynaklar Büyüköztürk, Ş. (2001). Deneysel Desenler: Öntest sontest kontrol gruplu desen. Ankara: Pegem Yayınları. Büyüköztürk, Ş. (1997). İki faktörlü varyans analizi. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 30 (1), 141-58. Büyüköztürk, Ş. (1998). Kovaryans analizi: Varyans analizi ile karşılaştırmalı bir inceleme. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 31(1), 91-105.
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.