Двухфакторный дисперсионный анализ используется для определения того, существует ли статистически значимая разница между средними значениями трех или более независимых групп, которые были разделены на две переменные.
При сообщении результатов двустороннего дисперсионного анализа мы всегда используем следующую общую структуру:
- Краткое описание независимых и зависимых переменных.
- Был или нет значительный эффект взаимодействия между двумя независимыми переменными.
- Оказали ли две независимые переменные статистически значимое влияние на зависимую переменную.
Вот точная формулировка, которую мы можем использовать:
Двусторонний ANOVA был выполнен для анализа влияния [независимой переменной 1] и [независимой переменной 2] на [зависимую переменную].
Двусторонний дисперсионный анализ показал, что [было или не было] статистически значимое взаимодействие между эффектами [независимой переменной 1] и [независимой переменной 2] (F(df взаимодействие, df внутри) = [значение F], p = [p-значение]).
Простой анализ основных эффектов показал, что [независимая переменная 1] [оказала или не оказала] статистически значимое влияние на [зависимую переменную] (p = [значение p]).
Простой анализ основных эффектов показал, что [независимая переменная 2] [оказала или не оказала] статистически значимое влияние на [зависимую переменную] (p = [значение p]).
В следующем примере показано, как на практике сообщить о результатах двухфакторного дисперсионного анализа.
Пример: отчет о результатах двухфакторного дисперсионного анализа
Ботаник хочет знать, влияют ли различные уровни воздействия солнечного света и частота полива на рост растений. Она сажает 40 семян и дает им расти в течение одного месяца при различных условиях солнечного света и частоты полива.
Затем она выполняет двухфакторный ANOVA, чтобы определить, влияют ли воздействие солнечного света и частота полива на рост растений.
В следующей таблице показаны результаты двухфакторного дисперсионного анализа:
Вот как сообщить о результатах двустороннего дисперсионного анализа:
Был проведен двухфакторный дисперсионный анализ для анализа влияния частоты полива и воздействия солнечного света на рост растений.
Двусторонний ANOVA показал, что не было статистически значимого взаимодействия между эффектами частоты полива и воздействия солнечного света (F (3, 32) = 1,242, p = 0,311).
Простой анализ основных эффектов показал, что частота полива не оказывает статистически значимого влияния на рост растений (p = 0,975).
Простой анализ основных эффектов показал, что воздействие солнечного света оказывает статистически значимое влияние на рост растений (p < 0,000).
О чем следует помнить
Вот несколько моментов, о которых следует помнить, сообщая о результатах двухфакторного дисперсионного анализа:
1. При необходимости используйте таблицу описательной статистики.
- Может быть полезно представить таблицу описательной статистики, которая показывает среднее значение и стандартное отклонение значений в каждой группе лечения, чтобы дать читателю более полное представление о данных.
2. При необходимости округлить p-значения.
- Как правило, общее F-значение и любые p-значения в результатах ANOVA для краткости округляются до двух или трех знаков после запятой.
- Независимо от того, сколько знаков после запятой вы решите использовать, просто будьте последовательны во всем отчете.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как создавать отчеты о других статистических тестах и процедурах в формате APA:
Как сообщать о результатах однофакторного дисперсионного анализа (с примерами)
Как сообщить об альфе Кронбаха (с примерами)
Как сообщить о результатах t-теста (с примерами)
Как сообщить о корреляции Пирсона (с примерами)
Как сообщить о результатах регрессии (с примерами)