likisiz rneklemler in ki Faktrl Anova TwoWay Anova

İlişkisiz Örneklemler İçin İki Faktörlü Anova (Two-Way Anova for Independent Samples) Bahar YAKUT

Neden İki Faktörlü Anova Yapıyoruz?

Amaç Bağımsız örneklem iki yönlü varyans analizi, belli bir bağımlı değişken üzerinde (Örneğimizde, Öğretmenlerin performansı), birden fazla bağımsız değişkenin (Örneğimizde, Öğretmenlerin cinsiyeti ve kıdemi) ortak etkisini ölçmek için kullanılır.

Varsayımlar Varsayım 1: Bağımlı değişken her bir örneklem için normal dağılım göstermelidir. Varsayım 2: Tüm hücreler için bağımlı değişkenin varyansı eşit olmalıdır. Bu varsayım gerçekleşmediğinde ve örneklem büyüklükleri her bir hücre için farklılık gösterdiğinde 2 yönlü anova sonuçları güvenirliğini kaybetmektedir. Varsayım 3: Her bir case(birim) evrenden random olarak seçilmelidir ve bağımlı değişkene ilişkin puanlar her bir case için birbirinden bağımsız olmalıdır. (Green ve Salkind, 2008, s. 194. Using SPSS For Windows And Macintosh. New Jersey: Pearson Prentice Hall)

Problem Durumu Örnek: Erkek ve kadın öğretmenlerin performansları yaşlarına bağlı olarak farklılık gösterir mi? H 0 = Erkek ve kadın öğretmenlerin performansları yaşlarına bağlı olarak farklılık göstermez. H 1 = Erkek ve kadın öğretmenlerin performansları yaşlarına bağlı olarak farklılık gösterir.

1. Tablolarla verileri nasıl yorumlarız?

Between-Subjects Factors

Tablonun Cinsiyet * Yaş satırındaki değerlerden cinsiyet ve yaşın performans üzerindeki ortak etkisinin (p = 0, 224, p > 0, 05) istatistiksel olarak anlamlı olmadığı görülmektedir. Bu bulgular ışığında erkek ve kadın öğretmenlerin performansları yaşlarına bağlı olarak farklılık göstermez. Diğer bir ifade ile farklı yaş gruplarındaki erkek ve bayan öğretmenlerin performansları arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlı değildir. Ayrıca tablonun Cinsiyet satırındaki anlamlılık değeri (p= 0, 417, p > 0, 05) performans ile cinsiyet arasındaki ilişkin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını göstermektedir. Tablonun yaş satırındaki anlamlılık değeri ise ( p = 0, 003, p < 0, 01) performans ile yaş arasındaki ilişkinin p < 0, 01 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olduğunu ortaya koymaktadır. Diğer bir ifade ile performans cinsiyete bağlı olarak anlamlı bir farklılık göstermezken yaşa bağlı olarak farklılık göstermektedir.

2. Grafikle verileri nasıl yorumlarız?

3. Gözenekler Arası Çoklu Karşılaştırma

Kaynaklar Büyüköztürk, Ş. , 2012. Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi Kitabı. Eymen, U. E. , 2007. SPSS 15. 00 Veri Analizi Yöntemleri. Green ve Salkind, 2008, s. 194. Using SPSS for Windows And Macintosh: Analyzing and understanding data. New York: Printice Hall.