Ha ezt a bejegyzést olvassa, feltételezem, hogy legalább némi előismerettel rendelkezik a pszichológia statisztikáról. Különben is, nem tudhatod, mi az az ANOVA, hacsak nem volt valamilyen statisztika/kutatási módszerek tantárgyad.

Ez az útmutató valószínűleg nem alkalmas senkinek, aki nem diplomázott pszichológiából. Sajnálom, de nem minden hozzászólás lehet mindenki számára hasznos, és tudom, hogy a kutatási módszerek nehéz modul az egyetemen. Köszönöm a megértést!

A hatásméret összefoglalása.

A hatásméret, dióhéjban összefoglalva, egy olyan érték, amely lehetővé teszi, hogy lássuk, hogy a független változó (IV) mennyire befolyásolta a függő változót (DV) egy kísérleti vizsgálatban. Más szóval, azt vizsgálja, hogy az Ön DV-jének mekkora varianciája volt az IV eredménye. A hatásméretet csak a megfelelő statisztikai szignifikanciateszt elvégzése után lehet kiszámítani. Ez a bejegyzés az ANOVA (ANalysis Of VAriance) segítségével vizsgálja a hatásméretet, amely nem azonos más tesztekkel (például a t-próbával). Amikor a hatásméretet ANOVA-val használjuk, az η²-t (Eta-négyzet) használjuk, nem pedig például Cohen d-jét a t-próbánál.

Mielőtt megnéznénk, hogyan számoljuk ki a hatásméretet, érdemes lehet áttekinteni Cohen (1988) irányelveit. Szerinte:

• Kicsi: 0,01
• Közepes: 0,059
• Nagy: 0,138

Ha tehát η² = 0,45 lesz a végeredmény, akkor feltételezhetjük, hogy a hatásméret nagyon nagy. Ez azt is jelenti, hogy a DV változásának 45%-át az IV-nek köszönhetjük.

Effektusméret a csoportok közötti ANOVA esetében

A hatásméret kiszámítása a csoportok közötti minták esetében sokkal egyszerűbb, mint a csoporton belülieknél. A képlet így néz ki:

η² = Treatment Sum of Squares
Total Sum of Squares

Szóval, ha egy csoportok közötti ANOVA kimenetét tekintjük (SPSS/PASW használatával):
(Bocsánat, ezt egy előadó diavetítéséből kellett kicsípnem, mert az SPSS-em nem működik…)

A fenti táblázatot nézve, szükségünk van a második oszlopra (négyzetek összege).
A kezelés négyzetek összege az első sor: Csoportok között (31,444)
A teljes négyzetek összege az utolsó sor: Tehát:

η² = 31,444
63,111

η² = 0,498

Ez a Cohen-irányelvek szerint nagyon nagy hatásméretnek számítana; a variancia 49,8%-át az IV (kezelés) okozta.

Effektusméret egy alanyokon belüli ANOVA esetén

A képlet itt kissé bonyolultabb, mivel a teljes négyzetösszeget magunknak kell kiszámítani:

Teljes négyzetösszeg = Kezelési négyzetösszeg + Hiba négyzetösszeg + Hiba (alanyok közötti) négyzetösszeg.

Ezután a képletet a szokásos módon használhatod:

η² = Treatment Sum of Squares
Total Sum of Squares

Nézzünk egy példát:
(Ismét az előadásom diáiból “kölcsönzött” kimenet, mivel a PASW átlagos!)

A teljes négyzetek összege, amit ki kell számolnunk, tehát a következő:

31,444 (felső táblázat, SPEED 1) + 21,889 (felső táblázat, Error(SPEED1)). + 9,778 (alsó táblázat, Hiba) = 63,111

Amint láthatjuk, ez az érték megegyezik az utolsó példával a csoportok között – tehát működik!

Egyszerűen írjuk be az összeget a képletbe, mint az előbb: