Variantieanalyse
Wanneer je wilt toetsen of twee groepen dezelfde populatievariantie hebben op een (interval of ratio) variabele, kun je Levene's F-toets in SPSS laten uitvoeren (standaard bij een t-toets op twee gemiddelden) of zelf handmatig de F-toets op twee varianties toepassen.
Wanneer je een toets met meer dan twee gemiddelden wilt uitvoeren, kun je variantieanalyse toepassen. Je hebt daarbij steeds één afhankelijke interval of ratio variabele en een of meer categorische onafhankelijke variabelen. In IS behandelen we twee analyses:
- Eenwegs-variantieanalyse: wanneer je één onafhankelijke variabele (factor) hebt, dat wil zeggen één kenmerk waarmee de proefpersonen in verschillende groepen kunnen worden ingedeeld. Bijvoorbeeld de onafhankelijke variabele exposure waarmee je drie groepen proefpersonen kunt onderscheiden: proefpersonen met geen, geringe en sterke blootstelling aan een media-uiting.
Dit is een voorbeeld van het bivariaat beantwoorden van een onderzoeksvraag: je hebt een vraag over het verband tussen twee variabelen dat je toetst door de gemiddelde scores op de afhankelijke variabele te vergelijken voor groepen op de onafhankelijke variabele. De nulhypothese is dat er geen verschil is tussen de gemiddelden van de verschillende groepen, oftewel dat alle groepsgemiddelden gelijk zijn.
- Tweewegs-variantieanalyse: wanneer je twee onafhankelijke variabelen (factoren) hebt, waarvan je de afzonderlijke partiële effecten (hoofdeffecten) en het gezamenlijke (interactie)effect wilt bepalen op een numerieke afhankelijke variabele. Je hebt nu dus twee kenmerken waarmee de proefpersonen in verschillende groepen kunnen worden ingedeeld. Bijvoorbeeld een onafhankelijke variabele sekse waarmee je twee groepen proefpersonen kunt onderscheiden (vrouwen en mannen), en een onafhankelijke variabele exposure die onderscheid maakt tussen proefpersonen met geen, geringe en sterke blootstelling aan een media-uiting.
Dit is een voorbeeld van het multivariaat beantwoorden van een onderzoeksvraag: je hebt een vraag over het verband tussen drie variabelen dat je toetst door de gemiddelde scores op de afhankelijke variabele te vergelijken voor groepen op de beide onafhankelijke variabelen. Voor elk effect is de nulhypothese dat er geen verschil is tussen de gemiddelden van de verschillende groepen, oftewel dat alle groepsgemiddelden gelijk zijn.
- Meerwegs-variantieanalyse: wanneer je meer dan twee onafhankelijke variabelen (factoren) hebt, voer je een meerwegs-variantieanalyse uit. De procedure en de interpretatie is hetzelfde als bij tweewegs-variantieanalyse met dien verstande dat je nu meer dan twee hoofdeffecten hebt en naast het interactie-effect van twee variabelen, ook interactie-effecten van drie of meer variabelen. Interactie-effecten van meer dan twee variabelen zijn erg lastig te interpreteren. Meestal worden ze buiten beschouwing gelaten.
Wanneer een factor (onafhankelijke variabele in een variantieanalyse) meer dan twee groepen onderscheidt, kun je de nulhypothese verwerpen dat alle groepsgemiddelden gelijk zijn. Je weet dan nog niet welke groepsgemiddelden significant verschillen. Om daar achter te komen moet je een aanvullende achteraf (post hoc) toets doen op de gemiddelden van elk tweetal groepen. Dit kan onder andere met de meervoudige vergelijkingentoets.
Bij een tweewegs-variantieanalyse is het zinvol om de sterkte van de (hoofd- en interactie)effecten te berekenen, zodat je de verschillende effecten onderling kunt vergelijken. Welke groepsindeling heeft meer gevolgen voor de afhankelijke variabele?
De sterkte van het verband wordt gemeten door eta kwadraat (η2), die een waarde tussen 0 en 1 kan aannemen. Interpreteer de sterkte van het verband met de vuistregel van Cohen:
- 0,01 klein effect;
- 0,09 middelmatig effect;
- 0,25 groot effect.
Voordat je een uni- of bivariate onderzoeksvraag kunt beantwoorden, moet je alle relevante voorgaande uni- en bivariate stappen hebben gezet. Dat zijn bij de variantieanalyse: