Anova Analysis (F-test)

Analysis of variance (analyse van variantie)

Wat is de ANOVA (F-test)?

ANOVA staat voor analysis of variance (analyse van variantie). Deze analyse vergelijkt net als de t-test gemiddelden en wordt ook gebruikt om hypotheses te toetsen. Deze toets stelt je in staat om 2 of meer groepen met elkaar te vergelijken.

ANOVA (F-test)

Wanneer gebruik je de ANOVA (F-test)?

Je gebruikt deze toets als je 2 of meer groepen met elkaar wilt vergelijken op basis van gemiddeldes. Je onafhankelijke variabele dient categorisch te zijn en je afhankelijke variabele op schaalniveau.

Voorbeeld van een ANOVA (F-test)

Je wilt onderzoeken of er verschil is in de intelligentie tussen mensen die uit Amsterdam, Utrecht, Rotterdam en Eindhoven komen, en wat de rangschikking is. Je toets dan de hypothese: Mensen uit Amsterdam, Utrecht, Rotterdam en Eindhoven verschillen in intelligentie.

Waar moet je mee oppassen bij de ANOVA (F-test)?

De toets op zich vertelt je alleen of er verschil is tussen de groepen die je onderzoekt. Je kunt op basis van de uitkomsten van de ANOVA dus alleen zeggen of er wel of geen verschil is. Door een post hoc test (bijvoorbeeld tukey of scheffe) uit te voeren kom je erachter wat de rangschikking is van (in het voorbeeld) de steden op basis van de intelligentie en of de steden onderling significant van elkaar verschillen.

Ook voor de ANOVA geldt dat het een rechttoe rechtaan toets is. Dat er verschil is tussen de steden is wederom natuurlijk niet de hele waarheid. Misschien zijn de mensen, die in Eindhoven zijn onderzocht, allemaal laagopgeleid en die uit Amsterdam universitair. De toets houdt dus ook nergens rekening mee behalve met het onderscheid tussen de groepen. Daarom is het wederom héél belangrijk om de spreiding van de scores kritisch te analyseren. Pas dus ook op om op basis van enkel een ANOVA een conclusie te trekken. Dat de ene stad intelligenter is in jouw onderzoek wil niet zeggen dat het aan de stad ligt hoe intelligent de inwoners zijn. Een scriptie die enkel bestaat uit ANOVA’s is statistisch al wat zwaarder dan met alleen t-testen maar nog niet bijzonder sterk.

Bobby Lee Houtkoop

Geschreven door:

Bobby Lee Houtkoop




Meer weten over wat wij voor je kunnen betekenen? Klik hier




Waar loop jij vast met SPSS? Klik hier

Zet de volgende stap in jouw scriptie

Zet de volgende stap met SPSS!

Kom je er niet uit of zit je gewoon vast? Wij helpen je weer vooruit!
Stop met twijfelen, zet die volgende stap door het formulier in te vullen!

Hoe kan SPSSHandboek jou helpen?

Wij helpen je graag met het uitvoeren en interpreteren van de ANOVA in SPSS! Wil je gewoon met iemand samen eraan zitten die uitlegt hoe het werkt?

Check onze SPSS begeleiding! Heb je een SPSS opdracht gemaakt of je data van je scriptie geanalyseerd maar ben je er niet zeker van en wil je graag feedback? Check dan onze feedback mogelijkheden! Je kan natuurlijk ook eerst kijken wat de ervaringen zijn van eerdere studenten die door ons zijn geholpen bij het afstuderen. Lees hier de reviews! Wil je weten hoe wij te werk gaan? Check dan onze werkwijze.



WhatsApp met ons!

Heb jij een vraag over de begeleiding? Stuur ons nu een bericht!


Contact
Bobby Lee Houtkoop
Kurt Kreulen
Stijn Loeber
Maudy Verplancke
Sarah Vreijling
Martin van Leerdam
Caitlin Utama
Vera Oosterveen

Wij staan voor je klaar! Vul vrijblijvend ons contactformulier in!

Binnen 24 uur contact

  • Amsterdam
  • Maassluistraat 2
  • 1062 GD Amsterdam
  • Den Haag
  • Johanna Westerdijkplein 75
  • 2521 EN Den Haag
  • Utrecht
  • Arthur van Schendelstraat 650
  • 3511 MJ Utrecht