ANOVA unidireccional en SPSS, incluida la interpretación

En este tutorial, veremos cómo realizar un análisis de varianza unidireccional (ANOVA) para grupos independientes en SPSS y cómo interpretar el resultado utilizando el HSD de Tukey.

Pasos rápidos

  1. Haga clic en Analizar -> Comparar medias -> ANOVA de una vía
  2. Arrastre y suelte su variable independiente en el cuadro Factor y la variable dependiente en el cuadro Lista de dependientes
  3. Haga clic en Post Hoc, seleccione Tukey y presione Continuar
  4. Haga clic en Opciones, seleccione Prueba de homogeneidad de varianza y presione Continuar
  5. Presione el botón OK y su resultado aparecerá en el visor de salida

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Los datos

Partimos de la suposición de que ya tiene sus datos en SPSS y está viendo una pantalla de Vista de datos que se parece un poco a esta.

Nuestro conjunto de datos ficticios contiene varias variables diferentes. A los efectos de este tutorial, nos interesa saber si el nivel de educación tiene un efecto sobre la capacidad de una persona para lanzar un frisbee. Nuestra variable independiente, por lo tanto, es Educación, que tiene tres niveles: escuela secundaria, posgrado y posgrado, y nuestra variable dependiente es la distancia de lanzamiento del frisbee (es decir, la distancia a la que un sujeto lanza un frisbee).

La prueba ANOVA unidireccional nos permite determinar si existe una diferencia significativa en las distancias medias arrojadas por cada uno de los grupos.

Análisis de varianza unidireccional (ANOVA)

Para comenzar, haga clic en Analizar -> Comparar medias -> ANOVA de una vía.

Esto abrirá el cuadro de diálogo ANOVA unidireccional.

Para configurar la prueba, debe colocar su variable independiente en el cuadro Factor (Educación en este caso, ver arriba) y la variable dependiente en el cuadro Lista de dependientes. Puede hacer esto arrastrando y soltando, o resaltando una variable y luego haciendo clic en la flecha correspondiente en el medio del diálogo.

Después de mover las variables, debe hacer clic en el botón Post Hoc, que le permitirá especificar las pruebas post hoc que desea ejecutar.

La prueba ANOVA le dirá si existe una diferencia significativa entre las medias de dos o más niveles de una variable. Sin embargo, si tiene más de dos niveles, no le indicará entre cuales de los distintos pares de medias, la diferencia es significativa. Necesita hacer una prueba post hoc para averiguarlo.

Pruebas post hoc

El cuadro de diálogo Post Hoc tiene este aspecto.

Debe seleccionar Tukey, como se muestra arriba, y asegurarse de que su nivel de significancia esté establecido en 0.05 (o el nivel alfa que sea adecuado para su estudio).

Ahora presione Continuar para volver al cuadro de diálogo anterior.

Opciones

Debería volver a mirar este cuadro de diálogo.

Haga clic en Opciones para abrir el cuadro de diálogo Opciones.

Como mínimo, debe seleccionar la opción de prueba de homogeneidad de varianza (ya que se requiere homogeneidad de varianza para la prueba de ANOVA). Las estadísticas descriptivas y un gráfico de medias también son útiles.

Una vez que haya realizado sus selecciones, haga clic en Continuar.

En este punto, está listo para ejecutar la prueba.

Revise sus opciones y haga clic en el botón Aceptar. Verá el resultado emergente en el Visor de salida.

El resultado

SPSS produce una gran cantidad de datos para la prueba ANOVA de una vía. Tratemos sucesivamente las partes importantes.

Resultado 1

Descriptivos

Vale la pena echar un vistazo rápido a las estadísticas descriptivas generadas por SPSS.

Si mira arriba, verá que nuestros datos de muestra producen una diferencia en las puntuaciones medias de los tres niveles de nuestra variable de educación. En particular, el análisis de datos muestra que los sujetos del grupo de Postgrado arrojan el frisbee un poco más lejos que los sujetos de los otros dos grupos. La pregunta clave, por supuesto, es si la diferencia en las puntuaciones medias alcanza significación.

Homogeneidad de variaciones

Un requisito para la prueba ANOVA es que las varianzas de cada grupo de comparación sean iguales. Hemos probado esto utilizando la estadística de Levene. Lo que está buscando aquí es un valor de significación mayor que .05. usted no quiere un resultado significativo, ya que un resultado significativo sugeriría una diferencia real entre las variaciones.

En nuestro ejemplo, como puede ver arriba, el valor de significancia del estadístico de Levene basado en una comparación de medianas es .155. Esto es no un resultado significativo, lo que significa que se ha cumplido el requisito de homogeneidad de varianza, y la prueba ANOVA puede considerarse sólida.

Estadístico F (resultado ANOVA)

Ahora que sabemos que tenemos varianzas iguales, podemos ver el resultado de la prueba ANOVA.

El resultado de ANOVA es fácil de leer. Está buscando el valor de F que aparece en la fila Entre grupos (ver arriba) y si esto alcanza significado (siguiente columna).

En nuestro ejemplo, tenemos un resultado significativo. El valor de F es 3,5, que alcanza significación con un pag-valor de .038 (que es menor que el nivel alfa de .05). Esto significa que existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de los diferentes niveles de la variable educación.

Sin embargo, todavía no sabemos entre cuales de los distintos pares de medias, la diferencia es significativa. Para ello, debemos observar el resultado de la prueba post hoc de Tukey HSD.

Tukey HSD

Si echas un vistazo a la tabla de Comparaciones múltiples anterior, verás que se han generado valores de significancia para las diferencias medias entre pares de los diversos niveles de la variable de educación (Graduado – Escuela secundaria; Graduado – Postgrado; y Escuela secundaria – Postgrado ).

En nuestro ejemplo, Tukey HSD (Diferencia significativa honesta) muestra que es solo la diferencia media entre los grupos de secundaria y postgrado la que alcanza importancia (ver la columna Sig., Arriba). los pag-valor es .034, que es menor que el nivel alfa estándar .05.

Informar el resultado

Al informar el resultado, es normal hacer referencia tanto a la prueba ANOVA como a la prueba post hoc de Tukey HSD.

Por lo tanto, dado nuestro ejemplo aquí, podría escribir algo como:

Hubo una diferencia estadísticamente significativa entre los grupos como lo demuestra el ANOVA de una vía (F(2,47) = 3,5, pag = .038). Una prueba post hoc de Tukey mostró que el grupo de Postgrado fue capaz de lanzar el frisbee de manera estadísticamente significativa más lejos que el grupo de secundaria (pag = .034). No hubo diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de graduados y de secundaria (pag =. 691) o entre los grupos Graduate y PostGrad (p = .099).

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Bien, eso es todo por este tutorial. Ahora debería poder realizar una prueba ANOVA unidireccional en SPSS, verificar que se haya cumplido la suposición de homogeneidad de la varianza, ejecutar una prueba post hoc e interpretar e informar su resultado.