SPSS 분석 (2) Two-way Reapeated Measure ANOVA

Two-way RM ANOVA 테스트를 돌려보자.

어떤 테스트?

내가 분석해야 할 데이터는

• Outcome variable 개수 = 1개 (Accuracy)
• Outcome variable type = Continuous
• Predictor variable 개수 = 2개(방위 기준, 팔의 자세)
• Predictor variable type = Categorical
• Same or different entities in each category? = Same
  (이 조건이 Same이면 within-subject, Different면 between-subject 디자인)

마지막으로 Assumption of linear regression(링크)를 통과하면 Factorial repeated measure ANOVA, 통과하지 못하면 Robust factorial repeated measure ANOVA를 한다.

Toetskeuzeschema Field

지금부터의 목차는 다음과 같다:

• 데이터의 정규성 검정
• 테스트 (Factorial RM ANOVA)
  • 구형성 체크
  • 방법 간 차이의 significant effect (p-value) 체크
  • post-hoc 분석

1. 정규성(Normality) 검정

프로그램 사용

1. 분석 - 기술통계량 - 데이터 탐색 클릭
   
2. 검사하려는 변수를 종속변수에 추가한 후 '통계량' 클릭
   
3. 아래 옵션으로 설정 후 '계속' 클릭
   
4. 도표 클릭
   
5. 아래 옵션으로 설정 후 '계속' 클릭
   
6. '확인' 클릭
   

결과 분석

• 정규성 검정 표 확인
  • Shapiro-Wilk normality Test의 유의확률(p-value)이 0.05보다 크면 정규성 성립
  • 모든 조건의 데이터에서 정규성이 만족하는 것을 알 수 있음
    

2-1. Factorial RM ANOVA (2-way, 3-way, ...)

2-way, 3-way, 4-way, ... 모두 Factorial RM ANOVA 테스트로 한다.

프로그램 사용

1. 분석 - 일반선형모델 - 반복측도 클릭
   
2. 요인 2개(two-way)를 추가, 측도도 추가한 뒤 '정의' 클릭
   
3. 왼쪽의 모든 변수를 개체-내 변수 박스로 이동
   
4. 'EM 평균' 클릭. 변수 3개를 모두 오른쪽으로 옮기고 '주효과 비교' 체크, 아래는 Bonferroni 선택. '계속' 클릭
   
5. '옵션' 클릭. 기술통계량 체크. '계속' 클릭.
   
6. '확인' 클릭

결과 분석

• 구형성 검정

  • Mauchly's Test에서 유의 확률(p-value)이 0.05보다 크면 구형성 만족
  • 본 데이터는 구형성이 만족됨
  • 구형성이 만족되지 않으면 significant effect를 볼 때 Greenhouse-Gesser (p < 0.05 &&
    Greenhouse-Geisser Epsilon < 0.75) 혹은 Huynh-Feldt (p < 0.05 && Greenhouse-Geisser Epsilon > 0.75) 에 따른 결과를 사용해야 한다.
  • 독립 변수의 level이 2개라면 자동으로 구형성이 만족되어 체크할 필요가 없다. (아래의 변수 orientation의 케이스)
    

• 방법 간 차이의 significant effect 체크

  • 구형성 가정이 만족됐기 때문에 가장 위의 유의확률(p-value)를 보면 된다.
  • armpose에서만 p < 0.05로 방법 간 차이의 significant effect가 확인됐다.
  • "There was a significant effect of armpose on accuracy (F(2,22)=20.482, p=.000)"
    

• 사후 분석(post-hoc analysis w/ Bonferroni Correction)

  • orientation에 대한 사후 분석. 유의미한 차이가 없음을 알 수 있다.
    
  • armpose에 대한 사후 분석. (armpose 2 - armpose 1), (armpose 2 - armpose 3) 사이에 유의미한 차이가 있고, (armpose 1 - armpose 3)사이에는 유의미한 차이가 없음을 알 수 있다.
    

변경 이력

• 2020년 4월 20일: 글 등록
• 2021년 12월 1일: Velog로 이전