MANOVA (Multivariate ANOVA), birden fazla bağımlı değişkenin farklı gruplar arasında nasıl değiştiğini incelemek amacıyla kullanılan çok değişkenli bir analiz yöntemidir. ANOVA’da yalnızca tek bir bağımlı değişken varken, MANOVA birden fazla bağımlı değişkenle çalışır. Bu teknik, bağımsız değişkenin (grupların) hem tek tek hem de birlikte bağımlı değişkenler üzerindeki etkisini test eder.
Ne Zaman MANOVA Kullanılır?
Eğer bir çalışmada birden fazla bağımlı değişken söz konusuysa ve bu değişkenler arasında bir ilişki varsa, MANOVA kullanmak en iyi seçenektir. Örneğin, öğrencilerin sadece matematik değil, aynı zamanda fizik ve coğrafya puanları da incelenecekse, yani üç bağımlı değişken varsa MANOVA uygundur. Buradaki amaç, öğretim yöntemlerinin bu üç puan üzerindeki etkisini aynı anda değerlendirmektir.
MANOVA’nın Kullanım Ön Şartları Nelerdir?
Bağımsız Değişken: Kategorik olmalı (örn. grup ya da sınıflandırma değişkeni).
Bağımlı Değişkenler: Sürekli olmalı (eşit aralıklı ya da eşit oranlı ölçeklerde).
Normal Dağılım: Bağımlı değişkenlerin, bağımsız değişkenin her grubunda normal dağılması gerekir.
Varyans Homojenliği: Her bağımlı değişken için gruplar arasında varyansların homojen olması şarttır.
Kovaryans Matrisleri: Bağımlı değişkenlerin kovaryans matrislerinin homojen olması gerekir.
Doğrusal İlişki: Bağımlı değişkenler arasında doğrusal ilişkiler bulunmalıdır.
Bağımsız Gözlemler: Her gözlem rastgele seçilmeli ve birbirinden bağımsız olmalıdır.
SPSS’te MANOVA Nasıl Yapılır?
Veri Girişi: SPSS’te her bağımlı değişken için ayrı bir sütun açılmalıdır. Bağımsız değişken ise genellikle bir grup değişkeni olarak tanımlanır.
Analiz Menüsü: SPSS’te, "Analyze" menüsünden "General Linear Model" bölümüne girilir ve "Multivariate" seçeneği seçilir.
Bağımsız ve Bağımlı Değişkenleri Belirlemek: Bağımsız değişkenler “Fixed Factor(s)” bölümüne, bağımlı değişkenler ise “Dependent Variable(s)” bölümüne yerleştirilir.
Modeli Çalıştırmak: Analiz çalıştırılır ve sonuç tabloları incelenir.
MANOVA Sonuçlarının Yorumlanması:
Wilks' Lambda: MANOVA’da en yaygın kullanılan test istatistiğidir. Anlamlı bir değer, bağımsız değişkenin bağımlı değişkenler üzerinde anlamlı bir etkisi olduğunu gösterir.
P-Değeri: Elde edilen p-değerine göre, sonuçların anlamlı olup olmadığı belirlenir. Genellikle p < 0.05 ise, sonuçlar anlamlı kabul edilir.
Eta-Kare (η²): Etki büyüklüğünü gösterir. Büyük eta-kare değerleri, bağımsız değişkenin bağımlı değişkenler üzerindeki etkisinin güçlü olduğunu gösterir.
MANOVA Neden Tercih Edilir?
Birden fazla bağımlı değişken olduğunda ve bu değişkenler arasında ilişki olduğunda, ayrı ayrı ANOVA yapmak yerine MANOVA tercih edilmelidir. Çünkü bu yöntem, değişkenler arasındaki ilişkileri de göz önüne alarak daha bütünsel ve güçlü bir analiz sağlar. Ayrıca, birden fazla ANOVA testi yapıldığında Type I hata oranı artar; MANOVA ise bu hatayı minimize eder.
SONUÇ: MANOVA Kullanarak Çok Değişkenli Farklılıkları Keşfedin
Araştırmalarınızda birden fazla bağımlı değişkeni dikkate almanız gerekiyorsa, MANOVA doğru seçimdir. Verinin ön şartlarını kontrol ettikten sonra SPSS gibi yazılımlar aracılığıyla kolayca bu analizi gerçekleştirebilir ve sonuçları yorumlayabilirsiniz. Bu güçlü yöntem, özellikle sosyal bilimlerde, eğitimde ve psikolojide yaygın olarak kullanılır.
Bu konuyla ilgili daha fazla bilgi almak ve MANOVA uygulamasını adım adım öğrenmek için hazırladığımız videomuzu izleyebilir ve veri dosyasını sitemizden indirebilirsiniz. Tezyardimplatformu.com üzerinden diğer analiz tekniklerine dair yazılarımıza da göz atabilirsiniz.
Testin ön şartları, neden birden fazla ANOVA yerine tercih edildiği, nasıl yapıldığı ve raporlanmasını videomuzda izleyebilirsiniz. Ayrıca videoda kullanılan veri dosyasını buradan indirebilirsiniz.